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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种合成孔径雷达(SAR)图像彩色化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：CN120472026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510543529.6，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权一种合成孔径雷达(SAR)图像彩色化系统是由赵艮平;邵子涵设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种合成孔径雷达(SAR)图像彩色化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种合成孔径雷达SAR图像彩色化系统，包括：数据采集模块、模型训练模块和彩色化图像生成模块；所述数据采集模块，用于获取多模态数据集；所述模型训练模块，用于利用所述多模态数据集训练噪声预测模型，其中，所述噪声预测模块通过交叉注意机制网络构建获得；所述彩色化图像生成模块，用于将待预测图像输入至所述噪声预测模型，获取彩色光学图像。本发明适用于灾害监测、地貌勘察等需要高精度SAR图像解析的场景。

本发明授权一种合成孔径雷达(SAR)图像彩色化系统在权利要求书中公布了：1.一种合成孔径雷达SAR图像彩色化系统，其特征在于，包括：数据采集模块、模型训练模块和彩色化图像生成模块； 所述数据采集模块，用于获取多模态数据集； 获取多模态数据集包括： 获取SAR图像和光学图像； 对所述光学图像进行处理，获取文本向量和加噪图像； 基于所述SAR图像、文本向量和加噪图像，获取所述多模态数据集； 所述模型训练模块，用于利用所述多模态数据集训练噪声预测模型，其中，所述噪声预测模块通过交叉注意机制网络构建获得； 构建所述噪声预测模型还包括：利用多目标损失函数对所述噪声预测模型进行训练，其中，所述多目标损失函数为： 其中，为多目标损失函数，为图像重建损失，为感知损失，为 语义一致性损失，、、为损失权重； 所述彩色化图像生成模块，用于将待预测图像输入至所述噪声预测模型，获取彩色光学图像； 将待预测图像输入至所述噪声预测模型，获取彩色光学图像包括： 初始化与SAR图像预设尺寸大小一致的高斯噪声图像，并设定初始时间步； 基于所述初始时间步，利用三步梯度对所述高斯噪声图像进行去噪，获取所述彩色光学图像； 利用三步梯度对所述高斯噪声图像进行去噪，获取所述彩色光学图像包括： 根据初始时间步，计算在时间步t的第一梯度，推进二分之一时间步至时刻，获 取第二梯度，推进四分之三时间步至，获取第三梯度； 基于所述第一梯度、第二梯度和第三梯度，更新去噪后的高斯噪声图像，获取时刻t的高斯噪声图像； 从所述初始时间步开始，逐步减少时间步t，直至时间步t为0时，获取所述彩色光学图像。

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