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龙图腾网获悉中科卫星(安徽)数据科技有限公司申请的专利一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统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：CN120807295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511309031.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统是由吴斌;杨志高;李文成;郭宪飞设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统。其中，方法包括以下步骤：S1，对复数域数据预处理；S2，进行数据集构建并进行数据增广；S3，构建深度学习模型，并划分训练区和验证区，进行模型训练；S4，利用高分辨率原始影像数据进行精度评价；S5，根据训练最优尺度的深度学习模型，获取高分辨率的SAR产品。本方案在提升硬件的处理能力下，获取优于仅依靠幅度图超分重建的结果，能够恢复出更多的地物细节，提高现有图像资料自然灾害领域的应用价值和军事目标的识别能力。

本发明授权一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种复数域SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对复数域数据预处理：输入SAR单视复数影像，对实部与虚部数据执行辐射定标和热噪声去除，生成幅度影像识别地物目标； S2，进行数据集构建：采用多分辨率星载SAR影像生成低分辨率序列{ILR1,ILR2,...,ILR5}，通过复数域双线性插值保持相位连续性，结合旋转、翻转以及镜像操作扩充数据进行数据增广； S3，构建深度学习模型，并划分训练区和验证区，进行模型训练；具体地，构建深度学习模型的方法如下： 首先确立复合损失函数： ， 其中为超分辨率输出图像，为目标图像，为VGG网络层中j层卷积层得到的特征图，代表图像通道数、代表图像高度、代表图像宽度； 采用特征复用的膨胀-残差卷积神经网络，该网络利用DR-CNN作为主体框架，构造FRDR-CNN网络作为超分辨率生成式对抗网络中的生成网络，同时采用重建算法双三次插值bicubic、基于稀疏编码的重建算法ScSR、参数规模相当的SRResNet、膨胀-残差卷积DR-CNN与采用特征复用后的FRDR-CNN进行对比； S4，利用高分辨率原始影像数据进行精度评价； S5，根据训练最优尺度的深度学习模型，获取高分辨率的SAR产品。

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