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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合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：CN119540698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411651102.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合方法是由王金伟;马亮;苟贞光;尹英正;刘庆明设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合方法，其采用的融合模型包括特征提取部分、融合部分和图像重建部分。训练融合模型所用的总体损失函数中至少包括相似度损失和亮度分布损失；相似度损失使用预处理模型提取各模态特征，并利用熵值和标准差计算量化了可见光与SAR图像中重要信息保留的程度；亮度分布损失使用Gram矩阵测量特征相关性，然后得到融合结果图像与原始SAR图像在特征分布上的不一致程度。本发明不仅实现了不同分辨率特征的互补，保证了SAR图像中的反射强度信息与可见光图像中的细节信息的有效结合，而且能够突显在融合结果中的SAR信息，保留关键特征，并提升视觉质量和信息的完整性。

本发明授权基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的SAR与可见光遥感图像融合方法，将同一时间同一区域完成配准的可见光遥感图像和SAR图像输入到融合模型中，得到融合结果图像，其特征在于：所述融合模型包括特征提取部分、融合部分和图像重建部分； 所述特征提取部分中包括与可见光遥感图像对应的第一分支和与SAR图像对应的第二分支，分别用于得到不同分辨率的可见光特征图和不同分辨率的SAR特征图； 所述融合部分包括多个基于通道注意力和空间注意力的融合块，所述融合块包括同分辨率双注意融合块和异分辨率双注意融合块，所述同分辨率双注意融合块用于对相同分辨率的可见光特征图和SAR特征图进行融合，所述异分辨率双注意融合块用于对不同分辨率的可见光特征图和SAR特征图进行融合，所述融合部分将特征提取部分输出的可将光特征图和SAR特征图进行交叉融合得到与融合块一一对应的融合特征图，所得到的多个融合特征图分布在多个分辨率层次上； 所述图像重建部分用于将融合部分输出的多个融合特征图重建至原始可见光遥感图像和SAR图像的分辨率，然后将分辨率一致的所有融合特征图拼接，再将拼接结果通过卷积得到灰度融合图像，最后将灰度融合图像与从可见光遥感图像中分离出的CrCb信息进行叠加得到融合结果图像； 训练融合模型所用的总体损失函数中至少包括相似度损失和亮度分布损失；所述相似度损失使用预处理模型提取各模态特征，并利用熵值和标准差计算量化了可见光与SAR图像中重要信息保留的程度；所述亮度分布损失使用Gram矩阵测量特征相关性，然后得到融合结果图像与原始SAR图像在特征分布上的不一致程度。

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