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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割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：CN115205527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210819061.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法是由汪西莉;梁敏;洪灵;马君亮;刘明设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法在说明书摘要公布了：本公开揭示了一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法，包括以下步骤：采集待分割的高分辨率目标域遥感图像和有分割标签的低分辨率源域遥感图像；对目标域遥感图像进行下采样；将源域遥感图像和下采样后的目标域遥感图像输入由超分辨率图像翻译模块和域适应语义分割模块构成的双向语义分割模型中，输出待分割图像的分割结果。

本发明授权一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法，包括如下步骤： S100：采集待分割的高空间分辨率目标域遥感图像和有分割标签的低空间分辨率源域遥感图像； S200：对目标域遥感图像进行下采样； S300：将源域遥感图像和下采样后的目标域遥感图像输入由超分辨率图像翻译模块和域适应语义分割模块构成的双向语义分割模型中，输出待分割遥感图像的分割结果； 其中， 所述超分辨率图像翻译模块包括： 特征提取网络，用于对源域遥感图像和下采样后的目标域遥感图像进行特征提取，获得低分辨率的特征图； 高分辨率图像生成网络，用于将低分辨率的特征图恢复为高分辨率的特征图； 像素级域判别器，通过和高分辨率图像生成网络进行生成对抗训练，以将高分辨率的特征图生成具有目标域风格的源域高分辨率合成图像； 所述域适应语义分割模块包括： 语义分割解码器网络，用于通过二维卷积操作和softmax操作将由特征提取网络提取的低分辨率的特征图输出为源域和目标域遥感图像的分割预测结果图； 输出空间级判别器，用于对由语义分割解码器网络输出的分割预测结果图进行对抗性域适应学习； 所述双向语义分割模型的训练过程包括： S1、对超分辨率图像翻译模块进行预训练，当超分辨率图像翻译模块收敛且损失降到最低且稳定不变时，训练完成； S2、基于预训练好的超分辨率图像翻译模块对域适应语义分割模块进行预训练，当域适应语义分割模块收敛且损失降到最低且稳定不变时，训练完成； S3、基于预训练好的域适应语义分割模块对目标域训练集图像生成伪标签AT*； S4、通过预训练好的域适应语义分割模块生成的合成图像分割结果和源域标签为源域合成图像生成矫正标签AS′； S5、基于伪标签AT*和矫正标签AS′分别对源域合成图像和目标域图像的分割结果计算交叉熵损失 S6、重复执行步骤S3至步骤S5，直至双向语义分割模型收敛，若不收敛，则进行调参或增加训练次数直至收敛。

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