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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法及系统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：CN120355591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510814044.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法及系统是由高晶;金国栋;吴昆;谭力宁;吕宁;薛远亮;于烨设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括图像监测模块、数据采集模块、边缘计算模块和中央服务器，通过图像监测模块获取SAR图像和光学图像，并通过数据采集模块获取图像数据与遥感数据，再构建数据处理模型进行图像分析，通过边缘计算模块初步分析评估源图像质量并依次分析图像纹理特征与图像色彩特征，再通过中央服务器进行图像融合与特征修正并生成遥感图片，从SAR与光学图像融合的角度，实现SAR图像在大气条件不佳时的稳定性和光学图像高空间分辨率的优势互补，提高系统在不同应用场景中的泛化能力，并通过边缘计算满足实时监测需求，保证遥感图片的数据准确度与生成稳定性。

本发明授权基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SAR和光学图像融合的遥感图片生成方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，通过图像监测模块获取SAR图像和光学图像：图像监测模块包括SAR雷达传感器和光学传感器； S2，数据采集模块通过SAR图像和光学图像获取图像数据与遥感数据，其中，图像数据包括波段参数和成像参数，波段参数包括SAR波段频率和光学波段波长，成像参数包括空间分辨率和时间分辨率；再通过SAR图像提取遥感数据A，遥感数据A包括SAR图像的像素点灰度值，并通过光学图像提取遥感数据B，遥感数据B包括光学图像的像素点色度值； S3，边缘计算模块对图像数据与遥感数据进行初步分析：通过图像数据初步分析评估源图像质量，再通过遥感数据A与遥感数据B依次分析图像纹理特征与图像色彩特征； S4，中央服务器进行图像融合与特征修正并生成遥感图片：通过遥感数据A与遥感数据B进行图像纹理与色彩融合，并结合源图像质量从而进行特征修正，以获取遥感特征数据并进行深度融合，从而生成并输出遥感图片； 通过构建数据处理模型对图像数据与遥感数据进行分析处理，数据处理模型包括遥感特征融合子模型与遥感图片生成子模型； 通过遥感特征融合子模型对遥感数据A与遥感数据B进行图像融合，将纹理特征与色彩特征进行分类配置，并结合源图像质量从而获取图像校正指数，通过图像校正指数进行特征修正，从而获取遥感特征数据； 通过遥感图片生成子模型对遥感特征数据进行深度融合，从而生成并输出遥感图片； 遥感特征融合子模型的具体过程为： 通过遥感特征融合子模型对遥感数据A与遥感数据B进行图像融合； S4-101，将纹理特征与色彩特征进行分类配置； 设置SAR图像的纹理特征评估系数TEX的风险阈值R1，通过阈值对比评估SAR图像的纹理特征状态，当SAR图像的纹理特征评估系数TEX低于风险阈值R1，则判定SAR图像的纹理特征状态差，并对遥感数据A进行配置修正； 设置光学图像的色彩特征评估系数COL的风险阈值R2，通过阈值对比评估光学图像的色彩特征状态，当光学图像的色彩特征评估系数COL低于风险阈值R2，则判定光学图像的色彩特征状态差，并对遥感数据B进行配置修正； S4-102，获取图像校正指数再进行特征修正； 通过SAR图像的质量评估系数QUsar与纹理特征评估系数TEX对遥感数据A进行配置修正，获取一号图像修正系数； 通过光学图像的图像校正指数CRopt与色彩特征评估系数COL对遥感数据B进行配置修正，获取二号图像修正系数； S4-103，通过特征数据修正从而获取遥感特征数据； 建立特征修正模型，输入源图像E及其像素点的参数Re； 将源图像E的像素点总量标记为Ne，将任一个像素点标记为e，并获取像素点e的邻域像素点，预设任一个像素点e的邻域像素点数量为Nu，将任一个邻域像素点标记为f； 将源图像E代入空间坐标系并获取各个像素点的坐标； 通过像素点e的坐标De与邻域像素点f的坐标Df之间的距离，获取像素点e与像素点f之间的空间域权重wse,f； 再通过像素点e的参数Re与邻域像素点f的参数值Rf之间的差异，获取像素点e与像素点f之间的参数域权重wre,f； 通过像素点e与Nu个邻域像素点f之间的空间域权重wse,f以及参数域权重wre,f相结合，获取像素点e的综合权重w（e,f）； 设置综合权重w（e,f）的标准区间Qw，当像素点e的综合权重w（e,f）位于标准区间Qw时，则判定像素点e正常，对像素点e不做处理；当像素点e的综合权重w（e,f）低于或高于标准区间Qw时，则判定像素点e异常，并通过图像修正系数对像素点e的参数Re进行修正； 特征修正模型输出修正后的源图像E，并将其标记为特征图片H； 遥感图片生成子模型的具体过程为： 将SAR图像输入到特征修正模型，获取SAR图像的异常像素点，并进行灰度修正，图像修正系数具体结合实际选用一号图像修正系数，输出修正后的SAR图像，并将其标记为SAR特征图像； 将光学图像输入到特征修正模型，获取光学图像的异常像素点，并进行色度修正，图像修正系数具体结合实际选用二号图像修正系数，输出修正后的光学图像，并将其标记为光学特征图像； 将SAR特征图像与光学特征图像相结合，从而综合生成并输出遥感图片； 将SAR特征图像的灰度数据与光学特征图像的色度数据整合标记为遥感特征数据，遥感特征数据包括遥感图片的特征参数矩阵，特征参数矩阵包括全部像素点的遥感特征数据向量，其中，GiR为修正后的遥感灰度参数，CjR为修正后的遥感色度参数。

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