基于多模板图像的图像数据增强方法及系统

本公开提供了一种基于多模板图像的图像数据增强方法及系统，包括对待增强的图像数据进行分类，并从每类图像数据中选择N个图像作为模板图像；对模板图像进行像素级融合，获得融合图像；将所述融合图像分别输入分割网络和评估网络中，获得初始概率分布矩阵和N个初始混淆矩阵；其中，所述分割网络和评估网络相耦合；将N个初始混淆矩阵分别与所述初始概率分布矩阵逐元素矩阵相乘得到N个新概率分布矩阵；分别计算N个新概率分布矩阵与对应模板图像的交叉熵，并与N个混淆矩阵的迹组成损失函数；基于最小化损失函数的目标，迭代更新分割网络和评估网络的参数，达到预设优化条件后，利用分割网络输出扩充图像。