DOMAIN SWAP AND ARTIFICIAL GENERATED VIRTUAL IMAGES

The present disclosure relates to domain swap by accessing an image from a first domain and is processed using a machine learning model to generate a virtual synthetic image in a second domain. This approach can eliminate or reduce the need to separately collect an image in the second domain, which can save time and cost. Leveraging tools that are available in the second domain to perform image processing on the virtual synthetic image. Results or analysis from the image processing in the second domain can then be directly applied to the first domain and to assess the image further. Since spatial reference points (size, scale, view etc.) are same, pixels identifying a boundary of a region depicted in the virtual synthetic image are the same pixels in the first domain. La présente invention concerne une permutation de domaine par accès à une image à partir d'un premier domaine et est traitée à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique pour générer une image synthétique virtuelle dans un second domaine. Cette approche peut éliminer ou réduire le besoin de collecter séparément une image dans le second domaine, ce qui peut économiser du temps et des coûts. L'invention exploite des outils qui sont disponibles dans le second domaine pour effectuer un traitement d'image sur l'image synthétique virtuelle. Des résultats ou une analyse du traitement d'image dans le second domaine peuvent ensuite être appliqués directement au premier domaine pour évaluer l'image plus en détails. Puisque des points de référence spatiaux (taille, échelle, vue, etc.) sont identiques, des pixels identifiant une limite d'une région représentée dans l'image synthétique virtuelle sont les mêmes pixels dans le premier domaine.