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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于Fourier-Net-SAR的多角度配准模型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：CN119359772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411388679.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于Fourier-Net-SAR的多角度配准模型是由赵源;王仰犀;郭梦桥;张汇楠;孔丁丁设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Fourier-Net-SAR的多角度配准模型在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于Fourier‑Net‑SAR的多角度配准模型；技术问题：采用基于SIFI特征的方法、基于深度神经网络的方法、MU‑Net多尺度框架方法、形状上下文方法、直接匹配多角度SAR图像的方法以及基于语义分布位置的方法解决多角度SAR图像的配准问题，在面度数据稀少和复杂场景的情况下，配准性能和鲁棒性不足以满足需要；技术方案：一种基于Fourier‑Net‑SAR的多角度配准模型，包括有SMA特征提取网络、位移场估计层、DFT层、频域优化层、IDFT层和位移场优化层；本发明通过设置SMA特征提取网络，并采纳了多种技术模块，这些技术模块涵盖了预处理策略、STN‑Attention以及多尺度特征融合技术，这些技术模块组合起来为SAR图像配准提供了一个全面且高效的解决方案。

本发明授权一种基于Fourier-Net-SAR的多角度配准模型在权利要求书中公布了：1.一种基于Fourier-Net-SAR的多角度配准模型；其特征在于：包括有： A11：SMA特征提取网络，用于对输入的SAR图像进行处理，提取输入的SAR图像的特征，其中，在对输入的SAR图像进行特征提取时，考虑输入的SAR图像的特性，如噪声和角度的影响，包括有： 预处理模块，用于对输入的SAR图像进行预处理； STN-Attention模块，用于辅助提取图像的特征，减少不同角度带来的变化； 多尺度特征提取模块，用于通过深度可分离卷积将不同尺度上提取的特征融合在一起，以获得全分辨率的特征表示； A12：位移场估计层，用于在对输入的SAR图像进行特征提取后，添加一组卷积层来估计位移场，从提取的图像特征中直接估计位移场，包括有： A21：第一层卷积，第一层卷积的输入通道数为1024，并使用3x3的卷积核和padding值为1来保持特征图的空间尺寸不变；输出通道数设置为512，以减少特征的维度同时保留关键信息； A22：ReLU激活函数，在第一层卷积之后应用ReLU激活函数，以引入非线性，以捕捉复杂的位移模式； A23：额外卷积层，通过三个附加的卷积层处理特征，第二层卷积的输出通道数减少到256，第三层卷积的输出通道数减少到128，第四层进一步减少到64，这些层继续降维并提炼特征，为位移场估计做准备； A24：最终位移场输出层，最终位移场输出层是一个具有两个输出通道的卷积层，每个像素位置的两个通道分别表示在x和y方向上的位移；该层使用3x3的卷积核和padding值为1，确保输出位移场与输入图像具有相同的空间尺寸； A13：DFT层，用于在频率域中对位移场进行进一步的处理，用于去除位移场中的高频噪声，使得位移场更加平滑； A14：频域优化层，用于进一步优化频域场，同时运行整个流程时进行微分，以便进行有效的反向传播，包括有： A31：频域优化输入层，用于输入经过DFT层处理后的频域场，其中，输入层的输入通道为2，两个频域优化输入层的输入通道分别对应频域数据的实部和虚部； A32：第一层逐点卷积层，第一层逐点卷积层的输入通道为2，输出通道为64，并使用大小为1x1的卷积核来进行处理，第一层逐点卷积层步长为1，以保持空间分辨率，并使用same填充以保持输入和输出尺寸一致，且在第一层逐点卷积层后，进行批量归一化操作和ReLU激活操作，进一步调整和细化频域特征； A33：第二层频域特定操作层，用于利用高斯低通滤波器对输入的频域场数据中经过傅里叶变换后的高频噪声进行抑制； A34：第三层深度可分离卷积层，该层的输入通道为64，输出通道为64，并使用大小为3x3的卷积核来进行处理，同时步长为1以保持空间分辨率，并使用same填充以保持输入和输出尺寸一致，且在第三层深度可分离卷积层后，进行批量归一化和ReLU激活操作，以提供高效的特征提取，同时保持计算效率； A35：输出卷积层，该层的输入通道为64，输出通道为2，并使用大小为3x3的卷积核来进行处理，同时步长为1以保持空间分辨率，并使用same填充以保持输入和输出尺寸一致； A15：IDFT层，用于将频域优化层处理后的频域场转换为位移场； A16：位移场优化层，用于细化位移场，以防止不自然的图像变形，并输出最终的位移场，包括有： A41：位移场优化输入层，用于输入经过IDFT层处理后的输出的空间位移场，位移场优化输入层的输入通道为2； A42：位移场优化第一层卷积层，该层的输入通道为2，输出通道为64，并使用大小为3x3的卷积核来进行处理，同时步长为1以保持空间分辨率，并使用same填充以保持输入和输出尺寸一致；且在位移场优化第一层卷积层后进行批量归一化和ReLU激活操作，以提取位移场的高级特征； A43：位移场优化第二层位移场平滑操作层，用于利用双边滤波器对位移场进行平滑处理，以减少不连续性和不自然的形变； A44：位移场优化输出卷积层，位移场优化输出卷积层的输入通道为64，输出通道为2，并使用大小为3x3的卷积核来进行处理，同时步长为1以保持空间分辨率，并使用same填充以保持输入和输出尺寸一致。

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