简介： 本发明公开了一种基于迭代生成稀疏主成分模型的红外热成像无损检测方法，该方法利用SPCT方法对预处理后的红外热图像数据集进行去噪、降维、特征提取，得到可视化的分量加载图像；并将该分量加载图像与预处理后的红外热图像进行融合；利用融合之后的红外热图像对生成式对抗神经网络进行训练，选取若干张生成的假热图像与初始红外热图像拼接成增广红外热图像数据集，并作为初始红外热图像数据集进行迭代循环。本发明既解决了原始热图像数据集不足的问题，同时利用SPCT方法进一步提高了热图像的信噪比，具有很好的实际应用前景。