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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除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：CN119067884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411165396.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除方法是由芮泉;李天宇;王国庆;杨阳设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除方法，构建包括第一图像特征提取模块，第二图像特征提取模块，云密度感知模块，光学合成孔径雷达变换器模块，光学特征融合模块和图像叠加模块的云去除模型，对云覆盖光学图像、合成孔径雷达图像分别进行特征提取后，根据云覆盖光学图像特征估计云密度水平，根据合成孔径雷达图像特征对云覆盖光学图像特征进行变换处理，将得到的云覆盖光学图像特征进行融合后与原云覆盖光学图像进行叠加，得到无云图像；采用预设的去云数据集对云去除模型进行训练后，即可采用训练好的云去除模块根据合成孔径雷达图像对云覆盖光学图像进行云去除。采用本发明可以显著提高了云去除的效果。

本发明授权基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光学合成孔径雷达变换器引导的密度感知云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据实际需要获取若干训练样本构建去云数据集，每个训练样本中包含同一区域的云覆盖光学图像、合成孔径雷达图像、无云光学图像和云覆盖光学图像的云密度水平；S2：构建云去除模型，包括第一图像特征提取模块，第二图像特征提取模块，云密度感知模块，光学合成孔径雷达变换器模块，光学特征融合模块和图像叠加模块，其中：第一图像特征提取模块用于对云覆盖光学图像Jopt进行特征提取，得到云覆盖光学图像特征Gopt并发送至云密度感知模块和光学合成孔径雷达变换器模块；第二图像特征提取模块用于对合成孔径雷达图像JSAR进行特征提取，得到合成孔径雷达图像特征GSAR并发送至光学合成孔径雷达变换器模块；云密度感知模块用于对云覆盖光学图像特征Gopt进行云密度估计得到云密度水平Glabel；光学合成孔径雷达变换器模块用于根据合成孔径雷达图像特征GSAR对云覆盖光学图像特征Gopt进行变换处理，得到N个云覆盖光学图像特征并输出至光学特征融合模块，i＝1,2,…,N；光学合成孔径雷达变换器模块包括N层密度感知全局上下文交互模块，其中：第i层密度感知全局上下文交互模块用于对输入的云覆盖光学图像特征和合成孔径雷达图像特征进行交互处理，得到云覆盖光学图像特征和合成孔径雷达图像特征进行输出；第1层密度感知全局上下文交互模块的输入云覆盖光学图像特征合成孔径雷达图像特征前N-1层密度感知全局上下文交互模块将所得到的云覆盖光学图像特征和合成孔径雷达图像特征输出至下一层密度感知全局上下文交互模块，i′＝1,2,…,N-1，每层密度感知全局上下文交互模块将所得到的云覆盖光学图像特征均输出至光学特征融合模块；光学特征融合模块用于对N个云覆盖光学图像特征进行拼接，然后对拼接特征进行尺寸变换至云覆盖光学图像Jopt的尺寸，将得到的特征图像JR发送至图像叠加模块；图像叠加模块用于将云覆盖光学图像Jopt和特征图像JR进行叠加，得到无云光学图像JD＝Jopt+JR；S3：采用步骤S1中的去云数据集对云去除模型进行训练，得到训练好的云去除模型；S4：当需要对某个云覆盖光学图像进行云去除时，将云覆盖光学图像和对应的合成孔径雷达图像输入训练好的云去除模型，得到无云光学图像。

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