[发明专利]一种基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法

权利要求书

1.一种基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、构建条件生成式对抗网络，所述条件生成式对抗网络包括生成器和判别器；

步骤二、将随机生成的气泡状态类型标签b作为所述条件生成式对抗网络的条件因子，通过高斯分布产生随机噪声z，同时，获取真实数据x；

步骤三、以类型标签b和随机噪声z作为所述生成器的输入，生成合成数据；以所述合成数据和真实数据x，以及对应的类型标签b作为所述判别器的输入；对所述生成器和所述判别器同时进行训练，当所述生成器和所述判别器之间的对抗达到平衡，得到目标条件生成式对抗网络。

2.根据权利要求1所述的基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，步骤一中，所述生成器包括四个二维卷积层、两个LSTM层和两个全连接层。

3.根据权利要求2所述的基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，所述生成器中，卷积层1中过滤器数量为16，内核尺寸为7*7，采用ReLU激活函数；卷积层2中过滤器数量为32，内核尺寸为5*5，采用ReLU激活函数；卷积层3中过滤器数量为64，内核尺寸为3*3，采用ReLU激活函数；卷积层4中过滤器数量为128，内核尺寸为1*1，仍采用ReLU激活函数；每个卷积层的dropoutrate均设置为0.4；

从四个卷积层中提取到的特征向量作为LSTM层的输入，两个LSTM层的units参数均设置为200，并采用Hanh激活函数；与LSTM层相连的第一个全连接层的units参数设置为150，采用ReLU激活函数；第二个全连接层units参数设置为3，采用Linear激活函数。

4.根据权利要求1所述的基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，步骤一中，所述判别器包括由两个二维卷积层、一个池化层、一个Flatten层和两个全连接层。

5.根据权利要求4所述的基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，所述判别器中，卷积层1的过滤器数量为64，内核尺寸为5*5，采用LeakyReLU激活函数；卷基层2的过滤器数量为128，内核尺寸为3*3，也采用LeakyReLU激活函数；每个卷积层的dropoutrate均设置为0.4；

池化层采用最大池化的池化方法，并将poolsize值设置为2*2；池化后的数据经Flatten层压平处理后，输入全连接层；第一个全连接层的units参数设置为100，采用ReLU激活函数；第二个全连接层units参数设置为1，采用Sigmoid激活函数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于条件生成式对抗网络的水下气泡图像生成方法，其特征在于，步骤三中，所述生成器和所述判别器的目标函数为：

其中，G是生成器，D是判别器；min_Gmax_DV(D,G)表示判别器的训练目标是函数V取值最大，而生成器G的训练目标是函数V取值最小化；z是随机噪声，b是类型标签作为条件因子，x是真实数据；E_x～pdata(x)表示从分布p_data中采样x，E_Z～pz(z)表示从分布p_z中采样z；在训练过程中，遵循生成器目标函数最小化、判别器目标函数最大化的训练目标；通过调整G的参数最小化log(1-D(G(z|b)))，通过调整D的参数使logD(x|b)也达到最小化；生成器和判别器之间的对抗过程不断继续，直到达到平衡，此时生成器将不能再被训练和优化。