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龙图腾网获悉西安空间无线电技术研究所申请的专利一种一维综合孔径深度卷积神经网络及图像重建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：CN115375786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210907445.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种一维综合孔径深度卷积神经网络及图像重建方法是由李浩;吴袁超;李一楠;窦昊锋;宋广南;杨小娇;李鹏飞设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种一维综合孔径深度卷积神经网络及图像重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一维综合孔径深度卷积神经网络及图像重建方法，本方法通过设计针对一维综合孔径辐射计的深度卷积神经网络结构，将一维综合孔径系统测得的可见度函数作为卷积神经网络的输入，微波亮温图像作为输出，实现一维综合孔径微波亮温图像重建。与传统重建亮温方法相比，本方法能在不降低空间分辨率的前提下，明显抑制吉布斯振荡，提高重建亮温图像质量；本发明简单、可靠，可以有效提升综合孔径辐射计成像质量，提高卫星遥感数据的有效利用率，具有广阔的市场应用前景。

本发明授权一种一维综合孔径深度卷积神经网络及图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的一维综合孔径图像重建方法，其特征在于，包括： 1收集不同场景的彩色图像训练样本； 2将所述彩色图像训练样本通过映射并插值处理为具有相同像素点的一维亮温分布图训练样本； 3利用所述一维亮温分布图训练样本，计算可见度函数，仿真得到所有所述彩色图像训练样本对应的可见度函数训练样本； 4构建一维综合孔径深度卷积神经网络，初始化网络参数； 5将所述可见度函数训练样本输入到一维综合孔径深度卷积神经网络中进行图像重建，得到训练用网络重建亮温图像； 6计算所述一维亮温分布图训练样本与其对应的所述训练用网络重建亮温图像的图像误差； 7根据所述图像误差结果，得到图像误差随训练迭代次数变化的曲线，判断图像误差是否趋于稳定，若是则完成训练，得到训练好的一维综合孔径深度卷积神经网络；否则利用标准的反向随机梯度算法更新网络参数，返回步骤5； 8通过仿真或测量得到用于网络验证的一维亮温分布图验证样本及其对应的可见度函数验证样本； 9将所述可见度函数验证样本输入到所述训练好的一维综合孔径深度卷积神经网络中，得到验证用网络重建亮温图像；对所述的可见度函数验证样本，利用传统一维综合孔径亮温重建方法进行亮温重建，得到传统重建亮温图像； 10将所述验证用网络重建亮温图像与传统重建亮温图像进行比对分析，实现对网络重建图像的效果评估； 所述图像误差，计算公式为： 式中，Tk为第k个一维亮温分布图样本的亮温，invTk为第k个样本对应的网络重建图像的亮温；N为一维亮温分布图和重建亮温图像的亮温像素点数，m为样本的数量，k表示样本序号，W＝{u1,...ui}为所有网络参数的集合。

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