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龍圖騰網獲悉中科衛星科技集團有限公司申請的專利一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118864273B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410908806.4，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法是由尹美杰;周健;路興強;楊志高;韋海軍;繆康;郝波;張倩文;李燕;李宗蔚;秦肖偉設計研發完成，并于2024-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法，屬于影像處理技術領域，解決了現有去云模型訓練時間長且去云效果不好的問題。方法包括：采集同一地區相同時間的SAR影像和有云的光學遙感影像；將SAR影像傳入改進的GAN網絡中得到無云的模擬光學影像；改進的GAN網絡包含兩個生成器和一個鑒別器；將有云的光學遙感影像傳入云檢測模型中，根據輸出的圖像分割結果得到云區域；從無云的模擬光學影像中截取云區域對應的影像替換至有云的光學遙感影像中，對替換后的光學遙感影像進行局部濾波處理得到去云后的光學遙感影像。實現了去云方法的快速高效，提升了去云影像的清晰度。

本發明授權一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法在權利要求書中公布了：1.一種基于SAR影像對光學遙感影像去云方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集同一地區相同時間的SAR影像和有云的光學遙感影像；將SAR影像傳入改進的GAN網絡中得到無云的模擬光學影像；所述改進的GAN網絡包含兩個生成器和一個鑒別器；所述改進的GAN網絡中第一生成器利用基于編碼器-解碼器的網絡提取整體結構特征，第二生成器利用引入多尺度融合的殘差網絡提取局部紋理特征與整體結構特征融合；構建數據集訓練改進的GAN網絡時，根據數據集的規模和紋理特征動態分配兩個生成器的權重，其中紋理特征通過SAR影像的平均信息熵表示； 將所述有云的光學遙感影像傳入云檢測模型中，根據輸出的圖像分割結果得到云區域；所述云檢測模型是通過采集歷史有云的光學遙感影像對UNET網絡進行訓練，并通過最小化帶權重的交叉熵損失函數對網絡參數進行更新而得到；所述權重根據各類別的占比而設置； 從所述無云的模擬光學影像中截取所述云區域對應的影像替換至所述有云的光學遙感影像中，對替換后的光學遙感影像進行局部濾波處理得到去云后的光學遙感影像，具體通過對每個替換區域的最小外接矩形框內的影像進行中值濾波操作而得到。

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