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龙图腾网获悉北京遥测技术研究所申请的专利一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原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：CN117173060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310930314.0，技术领域涉及：G06T5/30；该发明授权一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法是由原昊;张洲洲;李育恒;张鹏宇;沈永健设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法，构建门控卷积目标还原网络，训练能够适应色彩变化明显、细粒度大、特征复杂的遥感图像的图像修复模型，门控机制在前段网络提供遥感目标掩膜信息，后段网络作为注意力机制，动态学习未覆盖遥感图像类目标区域以及非目标区域像素分布特征；本发明使用原始遥感图像、随机覆盖掩膜与目标轮廓掩膜结合的输入作为模型训练输入，在具有隐藏目标区域及遥感目标确切位置的标签引导下，该模型可以在色彩梯度复杂、像素值差异大的遥感图像中快速发现重点关注目标，并学习该遥感目标轮廓特征及其周围环境的复杂特征，以使还原的遥感目标符合原图中地物要素特征及分布规律。

本发明授权一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、选取遥感图像和对应的标签图像进行裁剪和筛选后组成数据集，并得到数据集的遥感目标区域掩膜和遥感目标轮廓掩膜； 步骤S1包括： S11、随机选取语义分割数据集中前景与背景比例相对均衡的至少30张高分辨率遥感图像和相对应的标签图像； S12、将每张高分辨率图像以及相对应的标签图像裁剪为像素大小； S13、选取裁剪后标签图像中前景像素占比在10%以上的图像和对应的遥感图像组成所述数据集，所述数据集包括训练集、验证集和测试集； S14、将随机掩膜进行膨胀得到所述遥感目标区域掩膜，对裁剪后标签图像进行轮廓提取得到所述遥感目标轮廓掩膜； 所述随机掩膜为随机离散点阵连线形成的不规则掩膜与规则矩形掩膜的结合，所述随机离散点阵通过随机生成算法生成； S2、构建门控卷积目标还原网络，所述门控卷积目标还原网络包括串联的预生成网络和精细生成网络，所述预生成网络生成遥感目标掩膜信息并向所述精细生成网络输出，所述精细生成网络使用注意力机制动态学习未覆盖遥感图像类目标区域以及非目标区域像素分布特征以并在隐藏区域还原隐藏目标； 步骤S2包括： S21、构建所述预生成网络，所述预生成网络为18层结构，所述预生成网络包括依次连接的12个连续的门控卷积层、上采样层、门控卷积层、上采样层，两个连续的门控卷积层和激活层，所述预生成网络生成遥感目标掩膜信息并向所述精细生成网络输出； S22、构建所述精细生成网络，所述精细生成网络的最后八层与所述预生成网络最后八层构成相同，第一到第十层为并行的两个分支； 分支一与所述预生成网络前十层相同； 分支二比分支一少一层网络，分支二前五层、后两层与所述预生成网络前五层、后两层相应且层数相同，分支二第六层增加激活函数Relu、第七层加入内容注意力机制； 分支一与分支二的输出通过concatenate拼接； 所述精细生成网络使用注意力机制动态学习未覆盖遥感图像类目标区域以及非目标区域像素分布特征以并在隐藏区域还原隐藏目标； S23、将所述预生成网络和所述精细生成网络串联得到所述门控卷积目标还原网络； S3、使用所述数据集、所述遥感目标区域掩膜和所述遥感目标轮廓掩膜训练所述门控卷积目标还原网络，使用梯度下降法迭代更新门控卷积目标还原网络中各层的参数，直至总代价函数收敛为止，得到训练好的门控卷积目标还原网络； S4、使用语义分割网络检测待还原遥感图像的隐藏区域以检测所述待还原遥感图修改过的部分并输出包含隐藏区域对应轮廓的待还原标签图像； S5、所述待还原标签图像即为待还原图像目标区域掩膜，将所述待还原图像目标区域掩膜进行腐蚀得到目标具体区域再进行轮廓提取得到待还原遥感图像目标轮廓掩膜； S6、使用所述待还原遥感图像目标区域掩膜覆盖所述待还原遥感图像，与所述待还原遥感图像目标轮廓掩膜一并输入所述训练好的门控卷积目标还原网络，得到高度还原结果并进行拼接后得到修复的遥感影像。

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