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龙图腾网恭喜北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心申请的专利基于ViT-Pix2Pix的光学图像翻译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：CN115272787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210779801.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于ViT-Pix2Pix的光学图像翻译方法是由师皓;崔子涵;陈亮;方中昊;何成设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ViT-Pix2Pix的光学图像翻译方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于ViT‑Pix2Pix的光学图像翻译方法，包括：获取待测SAR图像；构建初始目标翻译网络模型，并通过成对的SAR图像和光学图像对初始目标翻译网络模型进行参数优化，获取目标翻译网络模型，目标翻译网络模型为VisionTransformer与Pix2Pix相结合的模型，包括有生成器和判别器，其中，生成器用于将SAR图像翻译为伪光学图像，判别器用于判断输入光学图像是否为SAR图像匹配的真光学图像，生成器和判别器以对抗的形式完成神经网络训练优化；将待测SAR图像输入目标翻译网络模型，获取目标光学图像。本发明能够提高判别器的性能，并确保网络模型训练的稳定性，提高了生成图像的质量。

本发明授权基于ViT-Pix2Pix的光学图像翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ViT-Pix2Pix的光学图像翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测SAR图像；构建初始目标翻译网络模型，并通过成对的SAR图像和光学图像对所述初始目标翻译网络模型进行参数优化，获取目标翻译网络模型，所述目标翻译网络模型为VisionTransformer与Pix2Pix相结合的模型，包括有生成器和判别器，其中，所述生成器用于将SAR图像翻译为伪光学图像，所述判别器用于判断输入光学图像是否为所述SAR图像匹配的真光学图像，所述生成器和判别器以对抗的形式完成神经网络训练优化；其中，所述判别器的训练优化具体包括：将第一图像对输入VisionTransformer网络模型，判别光学图像的真伪和第一图像对中的两张图像是否匹配；将所述第一图像对中的两张图像合并为多通道的输入，并分割成固定尺寸、互不重叠的小块，经全连接层得到线性排列的嵌入，并在序列开头添加分类符号；对线性排列的嵌入添加位置信息编码后，在改进自我注意力层的Transformer编码器中完成处理；将分类符号的输出特征输入多层感知器完成判别，获取真光学图像和伪光学图像；所述VisionTransformer网络模型的自我注意力层改进，具体包括：采用L2距离代替自我注意力过程中的点积运算，并用于查询和输入自我注意的投影矩阵的权重绑定，改进的自我注意力层计算为： 式中，Wq＝Wk，Wq、Wk和Wv分别是查询、键和值的投影矩阵，d·,·计算两组点之间的矢量化L2距离，是每个头部的特征尺寸；采用谱归一化方法，对改进后的VisionTransformer网络模型进行优化；将所述待测SAR图像输入所述目标翻译网络模型，获取目标光学图像。

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