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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利结合光学特征的SAR图像水体分割系统及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：CN120807937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511271594.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权结合光学特征的SAR图像水体分割系统及方法是由张雅淇;陈圣波;徐锡统;杨佳琪;所彧乔设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合光学特征的SAR图像水体分割系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种结合光学特征的SAR图像水体分割系统及方法，光学编码支路和SAR编码支路对输入的光学水体图像和的SAR水体图像分别进行特征提取；双模态融合模块对提取到的两种特征的浅层特征和深层特征进行融合；多尺度融合模块对融合后的浅层特征和深层特征进行多尺度融合；解码支路，对融合特征进行解码操作，得到水体分割图。本发明通过设计浅层引导、跨模态注意力和多尺度上下文融合等模块，实现遥感场景下对水体区域的高精度分割，提高水体类别的识别精度和边界保持能力。

本发明授权结合光学特征的SAR图像水体分割系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种结合光学特征的SAR图像水体分割系统，其特征在于，包括： 光学编码支路，对输入的光学水体图像进行特征提取，得到浅层光学特征和深层光学特征； SAR编码支路，对输入的SAR水体图像进行特征提取，得到浅层SAR特征和深层SAR特征； 浅层双模态融合模块，对所述浅层光学特征和所述浅层SAR特征进行特征交换和特征融合，得到浅层融合特征； 深层双模态融合模块，对所述深层光学特征和所述深层SAR特征进行特征交换和特征融合，得到深层融合特征； 多尺度融合模块，对所述深层融合特征进行多尺度特征提取，将提取到的多尺度特征进行融合，将得到的特征再与所述浅层融合特征，得到融合特征； 解码支路，对所述融合特征进行解码操作，得到水体分割图； 在所述光学编码支路或所述SAR编码支路中：对输入的水体图像进行连续的不少于4次的编码操作，将第二次编码操作得到的浅层特征输入所述浅层双模态融合模块中，最后一次编码操作得到的深层特征输入所述深层双模态融合模块中；在所述多尺度融合模块中：对所述深层融合特征进行多种不同膨胀率的空洞卷积操作，以及对所述深层融合特征进行全局最大池化，将得到的多种尺度的特征进行通道拼接和卷积操作后，得到的特征与所述浅层融合特征进行通道拼接和卷积操作，得到所述融合特征； 在所述浅层双模态融合模块或所述深层双模态融合模块中：对两种输入特征分别进行卷积操作，得到各自的值特征；对两种输入特征进行通道拼接，再拼接后的特征进行卷积操作实现特征压缩；将压缩后的特征分别进行全局平均池化和全局最大池化，再将两种池化后的特征对应元素相乘，对相乘后的特征进行softmax操作后，得到注意力分数；将注意力分数与两种值特征分别进行Hadamard积操作，得到的两特征再进行Hadamard积操作，得到对应的融合特征。

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