武汉工程大学朱映获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利基于渐进式学习的星载TDI CCD高频震颤畸变校正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：CN120387956B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510453722.0，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于渐进式学习的星载TDI CCD高频震颤畸变校正方法是由朱映;王灏;廖祥君;桂宇豪;陈康硕;李小倩;董彦玲设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于渐进式学习的星载TDI CCD高频震颤畸变校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感卫星影像数据处理技术领域，具体涉及基于渐进式学习的星载TDICCD高频震颤畸变校正方法，包括以下步骤：S1，构造震颤等级依次递减的畸变数据集：通过震颤仿真方法生成震颤等级依次递减的畸变数据集供神经网络进行训练；S2，生成对抗网络设计与渐进式学习策略：设计生成对抗网络，使用渐进式学习策略，从高畸变图像开始训练，逐步引入低畸变图像；S3，大尺度遥感影像畸变校正：根据TDI相机行间一致性的特点对大尺度畸变遥感影像进行局部处理和逐行校正，最终重构完整的校正影像。本发明具有高精度、自动化且适用于大尺度遥感影像处理的优点，有助于提升卫星遥感影像的质量和应用价值。
本发明授权基于渐进式学习的星载TDI CCD高频震颤畸变校正方法在权利要求书中公布了：1.基于渐进式学习的星载TDI CCD高频震颤畸变校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构造震颤等级依次递减的畸变数据集：通过震颤仿真方法生成震颤等级依次递减的畸变数据集供神经网络进行训练； S2，生成对抗网络设计与渐进式学习策略：设计生成对抗网络，其生成器包括畸变网络和细节增强网络，基于分级畸变数据集使用渐进式学习策略，从高畸变图像开始训练，逐步引入低畸变图像提高神经网络对于微小畸变的感知与校正能力； S3，大尺度遥感影像畸变校正：根据TDI相机行间一致性的特点对大尺度遥感影像进行局部处理和逐行校正，最终重构完整的校正影像。
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