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龙图腾网获悉齐鲁空天信息研究院;中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法、装置和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：CN120673070B 。

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：202510964138.1，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法、装置和设备是由张健德;张问一;周晓;尹肖贻;初庆伟;胡硕设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法、装置和设备。SAR海冰分割方法包括：在SAR海冰图像数据成像过程中，对SAR海冰图像数据进行入射角校正，得到海冰的SAR图像产品；采用嵌入有小波变换模块的深度学习网络对SAR图像产品进行多尺度特征分解和重构，并在深度学习网络中采用残差通道注意力机制进行通道增强，得到斑点噪声抑制后的SAR图像产品；基于集成有轻量级自适应提取模块和多尺度特征提取模块的海冰分割模型，对斑点噪声抑制后的SAR图像产品进行分割，得到海冰的分割结果。

本发明授权基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征提取融合的SAR海冰分割方法，其特征在于，包括： 在SAR海冰图像数据成像过程中，对所述SAR海冰图像数据进行入射角校正，得到海冰的SAR图像产品； 采用嵌入有小波变换模块的深度学习网络对所述SAR图像产品进行多尺度特征分解和重构，并在所述深度学习网络中采用残差通道注意力机制进行通道增强，得到斑点噪声抑制后的SAR图像产品；所述采用嵌入有小波变换模块的深度学习网络对所述SAR图像产品进行多尺度特征分解和重构包括：将所述SAR图像产品输入所述深度学习网络，通过交替使用第一卷积层和离散小波变换模块提取所述SAR图像产品的深层次特征；交替采用逆小波变换模块和第二卷积层，对分解得到的所述深层次特征进行融合和重建，得到保留深度特征的原始结构信息；所述在所述深度学习网络中采用残差通道注意力机制进行通道增强包括：采用所述残差通道注意力机制对每一个所述第一卷积层提取的特征图进行通道增强，并将通道增强后的所述特征图传输至相对应的所述第二卷积层； 基于集成有轻量级自适应提取模块和多尺度特征提取模块的海冰分割模型，对斑点噪声抑制后的所述SAR图像产品进行分割，得到所述海冰的分割结果。

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