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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定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：CN119444875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510027732.8，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法是由徐凯;汪安铃;朱洲;贾兆红;程志友设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种提示学习和SAR数据辅助光学影像外参数自主标定方法，与现有技术相比实现了摆脱地面控制点依赖和融合多源信息，构建光学影像外参数补偿模型。本发明包括以下步骤：提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法准备工作；SAR卫星影像转换伪光学影像；基于提示学习的光学影像外参数自主标定模型构建；基于提示学习的光学影像外参数自主标定模型训练；光学影像外参数自主标定模型的应用。本发明通过引入SAR影像和提示学习技术，在传统标定方法无法覆盖的区域，如极地、沙漠和山林区域中外参数定标性能表现尤为突出。

本发明授权一种提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法在权利要求书中公布了：1.一种提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法，其特征在于，包括以下步骤：11）提示学习和SAR辅助的光学影像外参数自主标定方法准备工作：收集不同地理位置、地形地貌及成像条件下的多极化合成孔径雷达SAR影像和与之对应的光学影像，同时标注光学影像的位置信息、卫星在轨运行时间、影像覆盖的地形信息、太阳高度角、太阳方位角、成像姿态角、以及包含相机在卫星本体的初始安装矩阵外参数元数据；12）SAR卫星影像转换伪光学影像：先对收集到的定位准确的多极化SAR影像实施预处理，利用特征提取算法从预处理后的SAR影像中提取地物的形状、纹理、边界几何结构特征以及多极化特征和空间分布规律信息，将这些信息输入到扩散模型中，生成与真实光学影像相近的像素值分布；13）基于提示学习的光学影像外参数自主标定模型构建：对收集的提示信息数据进行结构化处理，构建基于提示学习的光学影像外参数自主标定模型，模型包含特征提取模块、提示学习模块、融合模块和输出模块，模型训练阶段设计主损失和辅助损失函数；14）基于提示学习的光学影像外参数自主标定模型训练，将已标注的光学影像与伪光学影像对、光学影像对应的提示信息同时输入到模型中，采用80轮迭代，每一轮次都在验证集中评估补偿效果，此外在训练过程中动态调整提示信息，模拟提示信息存在缺失的情形；15）光学影像外参数自主标定模型的应用：获取待自主外定标的光学影像及其对应提示学习信息数据，输入模型中，得到对应的外参数误差补偿参数，并将补偿至构建的严密几何定位模型中。

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