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龙图腾网获悉中国矿业大学;江苏比特达信息技术有限公司申请的专利一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述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：CN120339781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510822446.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述方法是由赵作鹏;李露;姚欣茹;成晓涵;徐珊珊;胡帅设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述方法，包括采集全极化合成孔径雷达图像和可见光图像；对图像进行李氏滤波去噪处理，再将多个极化通道特征融合后输入视觉变换器编码器进行特征提取，对可见光图像进行多层变换器特征提取；对可见光图像和合成孔径雷达图像各自的多层特征进行加权融合，将融合后的多模态特征输入文本到文本迁移变换器模型文字编码器生成自然语言描述。该方法通过深度学习技术充分发挥全极化合成孔径雷达与可见光图像的互补优势，实现多模态特征的动态融合与语义交互，显著提升了遥感图像自动文字描述的准确性和鲁棒性，适用于复杂环境下的多模态遥感图像分析与理解。

本发明授权一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述方法在权利要求书中公布了：1.一种全极化合成孔径雷达与可见光图像文字描述方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集同一场景下的可见光图像和全极化合成孔径雷达图像，其中全极化合成孔径雷达图像包含多个极化通道； S2、对全极化合成孔径雷达图像的各极化通道分别进行李氏滤波去噪处理，去除噪声和斑点； S3、将去噪后的多个极化通道特征进行融合，形成多通道融合特征，并将其输入视觉变换器编码器进行多层变换器特征提取； S4、采用对比语言-图像预训练模型编码器对可见光图像进行多层变换器特征提取； S5、通过自适应加权系数的分层特征融合方法，分别对可见光图像和合成孔径雷达图像的多层变换器特征进行加权融合，动态调整每层特征的贡献权重； S6、设计跨模态自注意力机制，实现可见光图像融合特征与合成孔径雷达图像融合特征的深度双向信息交互； S7、将融合后的多模态特征输入基于文本到文本迁移变换器模型架构的文字编码器，生成对应的自然语言文字描述，具体步骤为： S7.1-1、假设通过跨模态自注意力机制深度融合得到的最终多模态融合特征表示为： ； 其中，L表示特征序列的长度，d为特征维度； S7.1-2、将融合特征输入至基于文本到文本迁移变换器模型架构的文字编码器，该文字编码器由多层变换器编码层组成，每层通过自注意力机制和前馈网络对输入特征进行深度处理和语义抽象，第i层的输出记为： ； 其中，为编码器总层数，初始输入为； S7.1-3、编码器最后一层输出作为上下文向量传递至文字解码器，文字解码器基于自回归机制生成自然语言描述，依次预测每个词的概率： ； 其中，表示前序已生成的词语序列； S8、结合温度调节机制和基于强化学习策略梯度算法的强化学习策略，优化生成文本的多样性和准确性，提升最终描述质量。

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