本發(fā)明公開了一種基于迭代生成稀疏主成分模型的紅外熱成像無損檢測方法，該方法利用SPCT方法對預處理后的紅外熱圖像數(shù)據(jù)集進行去噪、降維、特征提取，得到可視化的分量加載圖像；并將該分量加載圖像與預處理后的紅外熱圖像進行融合；利用融合之后的紅外熱圖像對生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，選取若干張生成的假熱圖像與初始紅外熱圖像拼接成增廣紅外熱圖像數(shù)據(jù)集，并作為初始紅外熱圖像數(shù)據(jù)集進行迭代循環(huán)。本發(fā)明既解決了原始熱圖像數(shù)據(jù)集不足的問題，同時利用SPCT方法進一步提高了熱圖像的信噪比，具有很好的實際應用前景。