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龙图腾网获悉临沂大学申请的专利融合散射特征优化的SAR目标数据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：CN119625460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411777314.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权融合散射特征优化的SAR目标数据生成方法及系统是由程建达;丰锐;项德良;唐嘉昕;刘烨设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合散射特征优化的SAR目标数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合散射特征优化的SAR目标数据生成方法及系统。所述方法包括：通过OMP算法提取属性散射中心参数转化为散射特征可视化图像；将散射特征可视化图像与SAR复数据图像输入至改进的循环一致生成对抗网络中，输出生成图像；使用损失函数计算原始图像与生成图像之间的多重损失，并使用多重损失引导改进的循环一致生成对抗网络学习散射规律，进而生成SAR目标数据。通过OMP算法提取属性散射中心参数并转化为散射特征可视化图像，进而得到生成图像，使得生成图像的物理散射特征更加真实；使用改进的循环一致生成对抗网络学习散射规律，可以优化图像质量，使得生成图像的散射特征分布与真实图像更加相似。

本发明授权融合散射特征优化的SAR目标数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合散射特征优化的SAR目标数据生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SAR复数据图像，通过OMP算法提取所述SAR复数据图像的属性散射中心参数，并将所述属性散射中心参数转化为散射特征可视化图像； 改进的循环一致生成对抗网络，为采用编码器、转换器、解码器组成的生成网络；所述编码器和所述解码器中间设置有转换器，所述转换器包括残差模块；将所述散射特征可视化图像与所述SAR复数据图像输入至所述改进的循环一致生成对抗网络中，将所述散射特征可视化图像与SAR复数据图像级联，共同作为生成器的输入部分，输出生成图像，包括：将所述散射特征可视化图像与所述SAR复数据图像输入至改进的循环一致生成对抗网络中，通过所述编码器提取出融合散射特征；通过所述转换器对所述融合散射特征进行转换，保留浅层特征与深层特征，得到转换后的融合散射特征；通过所述解码器将所述转换后的融合散射特征分布映射回数据图像，输出生成图像； 获取原始图像，使用损失函数计算所述原始图像与所述生成图像之间的多重损失，并使用所述多重损失引导所述改进的循环一致生成对抗网络学习散射规律，得到目标生成对抗网络； 通过所述目标生成对抗网络生成SAR目标数据。

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