天津市测绘院有限公司葛亮获国家专利权
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龙图腾网获悉天津市测绘院有限公司申请的专利基于深度学习的SAR图像相干斑噪声处理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：CN120374440B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510456444.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习的SAR图像相干斑噪声处理方法是由葛亮;盛中杰;王少一;汪伟;孙晓玮;杨玉忠;李佳颖;李运强;张强;汪大超;丁旭;芦琪设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的SAR图像相干斑噪声处理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图像相干斑噪声处理方法，首先将真实相干斑噪声的SAR图像输入至相干斑噪声编码网络中，进行相干斑噪声表示向量的提取。然后，将该相干斑噪声表示向量和输入的无噪声的光学遥感图像输入至相干斑噪声重建网络，将输入的真实SAR图像的相干斑噪声传递至入的无噪声的光学遥感图像上，从而得到真实相干斑噪声退化的光学遥感图像，完成无相干斑噪声SAR图像和具有相干斑噪声SAR图像的数据集构建。解决了基于深度学习的SAR图像相干斑噪声抑制方法中真实无相干斑噪声的SAR图像难以获得的问题。
本发明授权基于深度学习的SAR图像相干斑噪声处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的SAR图像相干斑噪声处理方法，其特征在于，包括以下步骤， 1将具有真实相干斑噪声的SAR图像转化为高维的深层特征向量， 2将所述的高维的深层特征向量通过多个卷积层和激活函数后输入至平均池化层进行特征精简，然后再次通过多个卷积层和激活函数得到相干斑噪声表示向量， 3将光学遥感图像转化为高维的浅层特征向量， 4对相干斑噪声表示向量进行维度调整并计算调制后的权重， 5将调制后的权重和高维的浅层特征向量输入至解调模块得到解调后的特征向量， 6将解调后的特征向量输入卷积层和激活函数得到包含相干斑噪声的光学遥感特征向量， 7将包含相干斑噪声的光学遥感特征向量替换所述的高维的浅层特征向量后重复迭代执行步骤4-6预定次数后输出相干斑噪声充分传递的光学遥感图像特征向量， 8将相干斑噪声充分传递的光学遥感图像特征向量输入至一个卷积层中得到具有真实相干斑噪声的图像。
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