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龙图腾网获悉武汉华中天经通视科技有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115861735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211538593.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法是由舒朗;韩根甲设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法，对于单帧图像，捕捉给定图像中各个小块内的内在分布，图像样本的生成从分辨率最低的尺度开始，依次通过所有生成器，直到分辨率最高的尺度，同时会在每个尺度中加入噪声，在图像生成之后，引入循环生成对抗网络CycleGAN的一致性损失思想，将生成的图像再通过生成器转换回去与原图像进行鉴别判定，来约束原图像和生成图像两者间的映射关系包括。本发明通过引入CycleGAN网络中的循环生成对抗设计，来建立稳定牢固的映射关系，确保生成图像的稳定。

本发明授权一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的图像样本扩充方法，其特征在于：通过SinGAN模型捕捉给定单帧图像中各个小块内的内在分布，从分辨率最低的尺度开始将图像样本依次通过所有生成器，直到分辨率最高的尺度，同时在每个尺度中加入噪声，生成与给定图像中视觉内容相同的新图像；新图像引入循环生成对抗网络CycleGAN，将生成的图像再通过生成器转换回去与原图像进行鉴别判定，约束原图像和新图像两者间的映射关系，得到融合了SinGAN和CycleGAN的Cycle-SinGAN网络；通过SinGAN模型采用单个图像的patch，每个SinGAN模型捕获不同规模的patch分布，得到由多个全卷积GANs{G0，G1，…，GN}组成的金字塔；每个生成器GN生成真实图像xN的权重与偏置，图像样本从最粗的尺度开始，加入噪声ZN，依次通过所有生成器GN，得到图像xN，将图像xN放大r倍后，加入另外一个噪声ZN－1，一并输入生成器GN－1，生成更多细节的图像xN－1，以此类推，直到最细的尺度，生成具有丰富细节的图像x0：其中金字塔比例因子公式为

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