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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种高逼真度红外遥感图像生成方法、装置及设备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：CN119600134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411628225.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种高逼真度红外遥感图像生成方法、装置及设备是由王晓蕊;李玥;张忠根;高瑜彤;袁影;张超设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高逼真度红外遥感图像生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高逼真度红外遥感图像生成方法、装置及设备。方法包括：获取待处理可见光遥感图像；对待处理可见光遥感图像进行图像裁剪处理，得到可见光遥感裁剪图像；将可见光遥感裁剪图像输入预训练红外图像生成网络，生成对应的高逼真度红外遥感图像。即在预训练红外图像生成网络的训练过程中，通过将可见光遥感图像样本作为输入数据，同时以辐射光谱特性映射数据作为先验信息嵌入到预训练红外图像生成网络的设计中，并设计特定的损失函数来引导预训练红外图像生成网络的学习方向，可以实现利用物理模型的可解释性来增强深度学习模型的泛化能力和可靠性，提高了预训练红外图像生成网络最终生成的高逼真度红外遥感图像的逼真度和可靠性。

本发明授权一种高逼真度红外遥感图像生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种高逼真度红外遥感图像生成方法，其特征在于，包括： 获取待处理可见光遥感图像； 对所述待处理可见光遥感图像进行图像裁剪处理，得到可见光遥感裁剪图像； 将所述可见光遥感裁剪图像输入预训练红外图像生成网络，生成对应的高逼真度红外遥感图像；其中，所述预训练红外图像生成网络由预训练图像生成模块和预训练图像判别模块构成；所述预训练红外图像生成网络以可见光遥感图像样本为输入数据，并以辐射光谱特性映射数据和目标红外遥感图像作为先验信息，结合预设损失函数共同训练得到；所述辐射光谱特性映射数据为所述可见光遥感图像样本与对应的红外遥感图像样本之间的光谱特性映射关系；所述预设损失函数用于表征红外遥感图像生成数据对于所述目标红外遥感图像和所述辐射光谱特性映射数据之间的匹配关系； 所述预训练红外图像生成网络的生成过程包括： 获取配对数据集；所述配对数据集中设置有多个可见光遥感图像样本与对应的红外遥感图像样本的样本对； 基于反演计算获得所述配对数据集在各像素点处的光谱反射率； 基于预设地物分类方法对所述可见光遥感图像样本进行材质分类，得到红外遥感图像标记样本； 对所述红外遥感图像标记样本和所述光谱反射率进行匹配处理，得到材质光谱反射率匹配数据； 基于所述材质光谱反射率匹配数据以及预设量化表征模型，获得所述辐射光谱特性映射数据； 基于所述辐射光谱特性映射数据和所述配对数据集对初始红外图像生成网络进行训练，得到所述预训练红外图像生成网络；所述初始红外图像生成网络与所述预训练红外图像生成网络结构相同。

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