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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制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：CN119850459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510042242.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制方法是由王泽龙;张晨琳;苏健;常雅君;税洋;吴宇航;李健;杨轩;李甘雨;王鑫泽;王兴旺设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制方法，涉及合成孔径雷达图像处理领域。本申请的方法基于近似得分函数的采样方案，逆转移分布，应用乘性噪声模型，解决了合成孔径雷达图像中乘性噪声降质的问题，并避免了有监督的训练和对SAR图像的对数变换。

本发明授权一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散采样的合成孔径雷达图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括： 初始化扩散逆变过程中第T时间步的扩散噪声图像，并初始化时间步t=T，T为扩散逆变过程的总时间步； 根据第t时间步的扩散噪声图像，利用无条件深度神经网络，计算第t-1时间步的先验状态估计； 根据观测图像和第t时间步的扩散噪声图像，利用乘性噪声模型，估计第t时间步的似然得分函数值； 根据第t-1时间步的先验状态估计和第t时间步的似然得分函数值，计算第t-1时间步的扩散噪声图像； 令t的数值减1，返回“根据第t时间步的扩散噪声图像，利用无条件深度神经网络，计算第t-1时间步的先验状态估计”的步骤，直到t的数值为0，输出第0时间步的扩散噪声图像作为对所述观测图像进行相干斑抑制得到的清晰图像； 计算第t-1时间步的先验状态估计的公式为： ； 其中，为第t-1时间步的先验状态估计，为与第t时间步噪声方差有关的变量，，为第t时间步的扩散噪声图像，为无条件深度神经网络，所述无条件深度神经网络用于输出无条件扩散模型的得分函数的值，为梯度符号，为第t时间步的扩散噪声图像的分布，为第t时间步的总体加噪噪声方差，为第t时间步的随机高斯噪声，，为标准正态分布； 估计第t时间步的似然得分函数值的公式为： ； 其中，为似然得分函数，为梯度符号，为由第t时间步的扩散噪声图像得到观测图像的正过程分布，为观测图像，为第t时间步的扩散噪声图像，为第一中间变量，，为从1到t的连乘得到的值，为无条件扩散模型的得分函数，为第t时间步的扩散噪声图像的分布，为第二中间变量，； ，，为给定视数，为逐元素相乘，为单位矩阵，为作用在向量函数的雅各比算子，为无条件深度神经网络，所述无条件深度神经网络用于输出无条件扩散模型的得分函数的值； 计算第t-1时间步的扩散噪声图像的公式为： ； 其中，为第t时间步的扩散噪声图像，为第t-1时间步的先验状态估计，为权重系数，为与第t时间步噪声方差有关的变量，，为第t时间步的似然得分函数值。

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