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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于层次域先验的光学-ISAR图像转换方法及装置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：CN116503685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310157447.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于层次域先验的光学-ISAR图像转换方法及装置是由夏靖远;廖淮璋;杨志雄;刘永祥;刘振;霍凯设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次域先验的光学-ISAR图像转换方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于层次域先验的光学‑ISAR图像转换方法及装置。所述方法包括：通过提出基于层次域先验的光学‑雷达卫星ISAR图像生成模型也就是跨模态转换网络，基于循环一致性理论，该网络结合ISAR图像的散射物理域先验与分类任务导向的分类域先验，构建了全新的散射一致性损失与分类一致性损失，优化了模型的损失函数与迭代框架，还基于搭建的卫星目标光学图像数据训练样本，以CycleGAN为骨干网络，通过最小化网络损失函数，使得模型学习光学图像域与ISAR图像域之间的映射关系，最终实现将卫星目标ISAR数据的高质量、高训练有效性生成。

本发明授权基于层次域先验的光学-ISAR图像转换方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于层次域先验的光学-ISAR图像转换方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像训练集，所述图像训练集中包括具有相同目标类别的多张ISAR训练图像以及光学训练图像； 将所述图像训练集中的一组非配对ISAR训练图像以及光学训练图像输入跨模态转换网络中，得到对应的ISAR重构图像以及光学重构图像，所述图像输入跨模态转换网络包括两个生成器以及与各所述生成器对应的判别器； 根据所述ISAR训练图像、光学训练图像、ISAR重构图像以及光学重构图像进行计算得到包括对抗损失函数、循环一致性损失函数以及一致性损失函数的总损失函数，表示为： 在上式中，以及分别表示第一生成器以及第二生成器的对抗损失函数，表示循环一致性损失函数，表示一致性损失函数，以及分别表示循环一致性损失函数以及一致性损失函数的比例权重； 通过尺度不变特征变换算法分别提取所述ISAR训练图像以及ISAR重构图像对应的散射点特征矩阵，根据所述散射点特征矩阵构建散射特征一致性损失函数，表示为： 在上式中，表示ISAR训练图像，表示通过尺度不变特征变换算法提取ISAR训练图像的散射点特征矩阵，表示通过第一生成器以及第二生成器构建的ISAR重构图像，表示通过尺度不变特征变换算法提取ISAR重构图像的散射点特征矩阵； 基于训练好的分类网络分别提取所述ISAR训练图像以及ISAR重构图像对应的分类特征，根据所述分类特征构建分类一致性损失函数； 在每一次迭代训练中，根据所述总损失函数、散射特征一致性损失函数以及分类一致性损失函数对所述跨模态转换网络中生成器以及判别器进行更新； 在累积预设次数的迭代训练时，基于元学习策略根据预设次数的散射特征一致性损失函数以及分类一致性损失函数构建元学习损失函数，根据所述元学习损失函数对所述跨模态转换网络中生成器进行更新，其中，所述元学习损失函数表示为： 在上式中，以及分别表示散射特征一致性函数与分类特征一致性函数的权重参数，表示元学习更新步骤，其中，表示训练样本数量，表示元学习更新间隔； 直至各所述损失函数收敛，则得到训练好的跨模态转换网络； 获取待转换光学目标图像，利用所述训练好的跨模态转换网络对所述待转换光学目标图像进行转换，得到对应的ISAR转换图像。

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