买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的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：CN115330599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210955309.0，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的方法是由王连生;胡利平;高洁;周联昱设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的方法，包括以下步骤：S1、设定生成网络G，从隐空间Z随机采样得到的随机n维向量Z映射为不同尺度的SAR图片I，所有的SAR图片构成空间J；S2、设定针对SAR图片的多尺度判别网络J→R，输出输入图片为真实图片的概率；S3、利用生成对抗网络在图像空间训练，使生成网络能模拟真实的SAR图片；S4、解耦生成网络，获得和SAR图片方位角这一语义相关的方向向量n及边界向量Zinfinf；S5、利用生成网络G、方向向量n及边界向量Zinfinf，批量合成特定方位角的SAR图像序列；该方法根据SAR图片的特性精心设计了一种新颖的生成对抗网络结构和高效的SAR目标图像模拟算法，可以根据给定方位角生成高分辨率目标。

本发明授权一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用生成对抗网络批量合成特定角度SAR图像的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设定生成网络G，从隐空间Z随机采样得到的随机n维向量Z映射为不同尺度的SAR图片I，所有的SAR图片构成空间J； 步骤S1通过以下步骤实现： S11、采用多尺度生成网络结构，并去除第一层的输入噪声； S12、对输入的隐向量Z进行仿射变换； S13、将语义向量X发送到生成模块，不同尺度的生成模块依序组成整个生成网络，生成模块的所有输入都包含相同的语义向量，且第一个生成模块合成图像具有来自语义向量的最低分辨率m0×m0，中间的生成模块接收由前一个生成模块生成的图像并将其与语义向量X组合在一起合成具有更高分辨率的图像，最后一个生成模块模拟具有目标分辨率的图像； S14、通过每个生成模块中关键子模块Adain将特征图Xi归一化，再通过语义向量yi的相应标量进行缩放和偏置，通过关键子模块Adain融合语义向量和特征图，控制生成图像的风格； S2、设定针对SAR图片的多尺度判别网络J→R，输出输入图片为真实图片的概率； S3、利用生成对抗网络在图像空间训练，使生成网络能模拟真实的SAR图片； S4、解耦生成网络，获得和SAR图片方位角这一语义相关的方向向量n及边界向量Zinf； 步骤S4通过以下步骤实现： S41、对于步骤S12的式G1Z＝Vz+b中线性变换矩阵V，寻找VTV特征向量，采用如下公式： 其最大的特征值所对应的特征向量即方向向量n； 其中，λi指第i大特征值，ni指λi对应的特征向量，c指选定的特征个数； S42、随机隐向量Z，设定步长α，根据如下公式生成图像序列{Ii}： Ii＝GZ-iαn 其中，Ii指第i张图片，G指生成网络，i指序号，n指语义方向向量，序列{Ii}中图像随编号i的增加，语义方位角的大小逐步减弱，方位角为0度且编号最小的图像，记录其对应的边界向量为Zinf； S5、利用生成网络G、方向向量n及边界向量Zinf，批量合成特定方位角的SAR图像序列； 步骤S5通过以下步骤实现：基于生成网络G及其语义方向向量n，边界向量Zinf，通过如下公式生成方位角位于区间[a,b]且方位角线性递增的SAR图像序列: {Ii}＝GZinf+iα+α-θn,i＝0,1,…b-aα 其中，i指生成图像序号，α指步长，θ指需要合成的特定SAR图片的方向角，n指语义方向向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。