长春理工大学陈宇获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种图像翻译方法、系统及电子设备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：CN120526233B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511020711.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像翻译方法、系统及电子设备是由陈宇;詹伟达;李锐;蒋一纯;朱德鹏;徐小雨;郭金鑫;于国栋;王春阳设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像翻译方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像翻译方法、系统及电子设备，包括以下步骤：数据预处理；特征信息编码；特征信息解码；特征信息重建；损失函数校正；评估网络性能。本发明构建了感知相关学习，在特征空间中建模其感知相似性，提升在感知层面的建模能力和特征表达效率；设计了全局‑局部级联提取器，协同建模图像的全局结构与局部纹理信息，增强对SAR图像结构特征的适应性，提升在复杂地物场景中的还原能力与细节表达；提出了跨尺度协同补偿模块，实现多尺度特征的深度融合与补偿，提升对关键区域的重建能力与语义一致性。
本发明授权一种图像翻译方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像翻译方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据预处理：对原始数据进行预处理及数据增强操作； S2、特征信息编码：采用全局-局部级联提取器，包括全局特征提取器、局部特征提取器和自门控前馈网络，分别建模全局通道依赖性与局部细粒度纹理，捕获多尺度上下文信息； S3、特征信息解码：通过跨尺度协同补偿模块，从频率特性与空间感知维度重构多尺度特征，包括跨尺度转换协作模块提取频率分量及自选择补偿机制强化关键区域； S4、特征信息重建：采用信息自适应融合机制，将解码部分的多阶段输出进行自适应融合，并与解码部分的最终输出拼接，整合不同层级的特征表示； S5、损失函数校正：采用复合损失函数，包括生成器的对抗损失、感知相关学习损失和感知损失，以及鉴别器的对抗损失，优化模型收敛； S6、评估网络性能：通过峰值信噪比、结构相似性、感知图像相似度指标评估翻译质量，并迭代优化模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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