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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于双判别器的SAR与可见光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：CN117274129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311310363.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于双判别器的SAR与可见光图像融合方法是由李春泉;邢庆宝;程宇新;廖志远;张海欣;杨锋;夏庆;王嘉豪;王子韬;王咏鹤;陶凌;陈利民;陈荣伶;赵庆敏;伍军云;李亚超;喻俊志设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双判别器的SAR与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：一种基于双判别器的SAR与可见光图像融合方法，包括构建数据集、使用GFCE算法生成预融合图像、构建具有双判别器的GAN网络DD‑GAN、训练DD‑GAN网络对SAR与可见光图像进行融合。本发明利用GAN网络的生成对抗机制，并引入预融合图像作为生成器的指导，具有以下特点：避免了人工设计复杂的融合规则；可以实现输入未经对比度增强的源图像，输出得到对比度增强效果的融合图像，并且融合图像在保留可见光图像光谱信息的同时，可以包含大量的SAR与可见光图像的细节信息；在获得高质量融合图像的同时，所花费的时间较少，有效的解决了高质量融合图像与生成时间之间的矛盾。

本发明授权一种基于双判别器的SAR与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双判别器的SAR与可见光图像融合方法，其特征是包括以下步骤： 步骤1、构建数据集：首先从Landsat8卫星和哨兵一号卫星分别获取可见光图像和SAR图像；然后将获取到的图像使用ENVI5.2软件进行配准，配准完成后，继续使用ENVI5.2软件将图像进行裁剪，得到SAR与可见光图像对；最后使用BM3D算法对裁剪得到的SAR图像去噪；去噪完成后便得到了原始的数据集； 接着再把原始数据集进行划分，分成训练集和测试集：首先在原始数据集中选取一部分图像对，进行进一步裁剪，作为训练集的一部分；最后，将剩余的原始数据集作为测试集； 步骤2、使用GFCE算法生成预融合图像：在生成预融合图像的过程中，同时对SAR图像进行了对比度增强，获得了光谱信息良好、细节信息清晰的预融合图像；并选取与训练集相同的预融合图像对进行裁剪，与步骤1中获得的部分训练集组成完整的训练集，至此训练集与测试集均制作完毕； 步骤3、构建具有双判别器的GAN网络DD-GAN：包括一个生成器和两个判别器，生成器用于生成融合图像；两个判别器的结构相同，用于评判融合图像的质量；并在生成器中加入了密集连接块和注意力机制模块；并将步骤2得到的预融合图像用于指导生成器的生成； 所述的生成器的网络结构包含三个卷积层Conv1、Conv2、Conv3；一个Denseblock模块和一个Resblock_CBAM模块；输入是在通道维连接的SAR与可见光图像，经过Conv1后，输出的特征图输入到Denseblock模块，进行特征的充分提取，然后再输入Resblock_CBAM，对特征图进行加权，加权以后的特征图再输入Conv2，进行进一步的特征提取，最后输入Conv3，得到融合图像Ig； 步骤4、用步骤1中的训练集训练DD-GAN网络； 步骤5、对SAR与可见光图像进行融合：使用步骤1中的测试集输入步骤4中训练完成的DD-GAN网络中，获得保留可见光图像的光谱信息、以及SAR与可见光图像细节信息的融合图像，并使用主客观评价指标对融合图像的质量进行评价。

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