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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法及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：CN119205947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411085851.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法及系统是由丛玉来;戴铭成;陈子奕设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法及系统，属于计算机技术领域，方法包括：获取生成图像所需要的若干个图像属性值；通过多属性协同处理模块对各个图像属性值进行嵌入处理，得到第一高维特征向量；其中，多属性协同处理模块用于协同处理和联合控制各个图像属性值，以引导图像生成；将第一高维特征向量进行特征拼接处理，得到第二高维特征向量并输入预训练好的目标生成模块，得到与所述图像属性值相对应的目标合成孔径雷达图像；其中，目标生成模块以扩散模型为主干结构，并且包括若干个Transformer块。本申请可实现合成孔径雷达图像的属性联合可控生成，稳定生成高质量、多样性、高准确性的合成雷达孔径图像。

本发明授权基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多属性协同处理的合成孔径雷达图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取生成图像所需要的若干个图像属性值； 通过多属性协同处理模块对各个所述图像属性值进行嵌入处理，得到第一高维特征向量；其中，所述多属性协同处理模块用于协同处理和联合控制各个所述图像属性值，以引导图像生成； 将所述第一高维特征向量进行特征拼接处理，得到第二高维特征向量； 将所述第二高维特征向量输入预训练好的目标生成模块，得到与所述图像属性值相对应的目标合成孔径雷达图像；其中，所述目标生成模块以扩散模型为主干结构，并且包括若干个Transformer块； 所述通过多属性协同处理模块对各个所述图像属性值进行嵌入处理，得到第一高维特征向量，包括以下步骤： 通过目标类别神经网络嵌入函数，对目标类别进行嵌入处理，得到目标类别高维特征向量； 通过俯仰角神经网络嵌入函数，对俯仰角进行嵌入处理，得到俯仰角高维特征向量； 通过背景神经网络嵌入函数，对背景进行嵌入处理，得到背景高维特征向量； 通过正余弦编码和线性全连接层，对方位角进行映射处理，得到方位角高维特征向量； 将所述目标类别高维特征向量、所述俯仰角高维特征向量、所述背景高维特征向量和所述方位角高维特征向量作为第一高维特征向量； 所述将所述第二高维特征向量输入预训练好的目标生成模块，得到与所述图像属性值相对应的目标合成孔径雷达图像，包括以下步骤： 通过若干个Transformer块对所述第二高维特征向量进行基于长跳跃连接的特征提取，得到全局上下文信息； 结合所述全局上下文信息，通过扩散模型的主干结构从标准高斯噪声中逐步消除噪声，得到目标合成孔径雷达图像。

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