深圳大学赵博获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法及装置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：CN118887095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410935770.9，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法及装置是由赵博;司璀琪;黄磊;刘仕奇;刘秋晨;蔡梦霞设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法及装置，所述训练方法包括获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像；将所述训练样本集的训练样本输入预设网络模型，通过预设网络模型输出降噪后合成孔径雷达图像；基于所述降噪后合成孔径雷达图像和对应的高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像确定图像损失值；基于所述图像损失值对预设网络模型和预设权重系数进行训练，得到图像重建网络。本申请通过基于单比特量化的训练样本和高精度图像的联合训练以及图像重建网络学习图像特征，提升合成孔径雷达图像的降噪效果和图像质量。
本发明授权一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进损失函数的单比特合成孔径雷达成像重建训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像； 将所述训练样本集的训练样本输入预设网络模型，通过预设网络模型输出降噪后合成孔径雷达图像； 基于所述降噪后合成孔径雷达图像和对应的高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像确定图像损失值； 基于所述图像损失值对预设网络模型和预设权重系数进行训练，得到图像重建网络； 所述基于所述降噪后合成孔径雷达图像和对应的高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像确定图像损失值的过程具体包括： 确定高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像和降噪后的合成孔径雷达图像的均方差损失； 确定高精度合成孔径雷达图像、单比特合成孔径雷达图像和降噪后的合成孔径雷达图像的对比度损失； 基于预设权重系数对所述均方差损失和对比度损失进行加权求和得到图像损失值。
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