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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种SAR图像自动优化方法与装置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：CN119511285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411764411.8，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种SAR图像自动优化方法与装置是由林聪;毛鑫;吴园园;刘莹设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像自动优化方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR图像自动优化方法与装置，涉及合成孔径雷达图像处理领域，方法包括：利用先验提取模块对输入的SAR图像进行优化迭代，并将优化迭代结果作为先验知识输入至特征编码模块；利用特征编码模块进行特征提取、细节增强和下采样，获得第一特征图；利用特征解码模块对经卷积层后的第一特征图进行上采样、特征提取和细节增强，获得第二特征图；利用特征融合模块对第二特征图进行特征融合，并与输入的SAR图像进行残差连接，获得重建图像；将重建图像作为先验提取模块的输入，并基于结构损失函数指导优化迭代算法收敛。本发明解决了当前基于深度学习的遥感去散斑网络缺乏判别能力以及修复后的图像细节丢失的问题。

本发明授权一种SAR图像自动优化方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种SAR图像自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用先验提取模块对输入的SAR图像进行优化迭代，并将优化迭代结果作为先验知识输入至特征编码模块； S2：利用特征编码模块对优化迭代后的SAR图像进行特征提取、细节增强和下采样，获得第一特征图； 所述S2中特征编码模块包括3个依次连接的特征提取模块、细节增强模块和下采样模块； 所述特征提取模块包括两个3×3的卷积层和ReLU激活函数； 所述细节增强模块为DEGA模块； 所述DEGA模块表示为： ； 其中，为DEGA模块的输出，为门控权重注意力模块，为浅层特征提取模块，为对输入图像进行细节增强后与激活函数连接的输出结果，为DEGA模块的输入； ； 其中，为细节先验增强模块，为ReLU激活函数，为DEGA模块的输入； S3：利用特征解码模块对经卷积层后的第一特征图进行上采样、特征提取和细节增强，获得第二特征图； S4：利用特征融合模块对第二特征图进行特征融合，并与输入的SAR图像进行残差连接，获得重建图像； S5：将重建图像作为先验提取模块的输入，并基于结构损失函数指导优化迭代算法收敛，完成SAR图像自动优化。

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