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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;西南科技大学;哈尔滨联合飞机科技有限公司申请的专利基于无分类指导的卷云图像生成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：CN119992254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510075707.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于无分类指导的卷云图像生成方法是由谭立国;王斌;霍建文;田刚印;李德彪设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无分类指导的卷云图像生成方法在说明书摘要公布了：基于无分类指导的卷云图像生成方法，解决了遥感图像去雾数据集不真实以及卷云图像特征数量有限的问题，属于图像生成技术领域。本发明包括：获取真实卷云图像，预处理后，得到卷云图像数据集；利用前向过程扩散，构建马尔科夫链，将服从高斯分布的随机噪声逐步添加到卷云图像数据集的卷云图像中，使卷云图像加噪至纯噪声图像，根据纯噪声图像和对应的真实噪声构建出训练数据集；将纯噪声图像作为输入，对应的噪声作为输出，建立噪声预测模型，利用训练数据集进行训练；将随机生成噪声图像输入到训练好的噪声预测模型中，预测的噪声结合后验概率对图像进行反向去噪，经过设定的去噪步数，得到具有真实卷云特征的卷云图像。

本发明授权基于无分类指导的卷云图像生成方法在权利要求书中公布了：1.基于无分类指导的卷云图像生成方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取真实卷云图像； 步骤2、对获取的真实卷云图像进行预处理，得到卷云图像数据集； 步骤3、利用前向过程扩散，构建马尔科夫链，将服从高斯分布的随机噪声逐步添加到卷云图像数据集的卷云图像中，使卷云图像加噪至纯噪声图像，根据纯噪声图像和对应的真实噪声构建出训练数据集； 步骤4、将纯噪声图像作为输入，对应的噪声作为输出，建立噪声预测模型，利用训练数据集对噪声预测模型进行训练； 步骤5、将随机生成噪声图像输入到训练好的噪声预测模型中，预测的噪声结合后验概率对图像进行反向去噪，经过设定的去噪步数，得到具有真实卷云特征的卷云图像； 步骤6、基于得到的卷云图像，合成包含真实卷云特征的遥感图像去雾数据集： 基于大气扩散模型，根据生成的卷云图像在无雾霾的遥感图像上合成真实的有雾遥感图像，可见光通道j的雾霾合成模型为： Ijx表示真实的有雾遥感图像，Jjx表示无雾霾的遥感图像，λ1表示参考通道1的中心波长，λj为可见光通道j的中心波长，Aj表示全局大气光值； t1x表示雾霾透射率，t1x＝1‑ωρ9x，ρ9x表示通道九的雾霾反射率，即所述得到的卷云图像，ω∈[0,1]表示雾霾浓度； γx＝a3ωρ9x3+a2ωρ9x2+a1ωρ9x+a0，a0、a1、a2、a3为系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;西南科技大学;哈尔滨联合飞机科技有限公司，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。