一种用于目标识别的SAR数据集扩增方法

本发明公开了一种用于目标识别的SAR数据集扩增方法，包括如下步骤：S1、采集原始SAR图像数据集，进行图像预处理，筛选包含有效目标的图像样本，并提取每个目标的基础参数，进行参数预处理；S2、构建LadaGAN生成对抗模型；S3、在生成器中集成SAR成像约束机制；S4、构建多模态输入结构，作为联合输入提供给生成器；S5、定义联合损失函数，训练LadaGAN生成对抗模型，通过最小化联合损失函数优化生成器和判别器的模型参数；S6、利用训练完成的生成器进行批量扩增。本发明融合生成对抗网络与SAR成像机制，实现多视角目标图像扩增，具备结构可控性强、物理一致性高的优点。