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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于MIMO-SAR的联合噪声像滤除与目标增强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：CN120823113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511331561.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于MIMO-SAR的联合噪声像滤除与目标增强方法及系统是由李迎春;苗超凡;周志权;王晨旭;潘怡同设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MIMO-SAR的联合噪声像滤除与目标增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于MIMO‑SAR的联合噪声像滤除与目标增强方法及系统，涉及雷达图像处理技术领域，包括采集回波数据，进行数据矩阵重塑得到结构化数据，经过目标区域信号预处理与初步提取过程得到切片数据矩阵后进行粗聚焦，小波收缩去噪后联合利用CA‑CFAR算法和DBSCAN算法对目标平面进行信息提取，对目标对应的数据点进行多次迭代筛选，对选出的目标像素点做索引重映射、重排布和聚焦，得到精确的目标像；基于CycleGAN模型构建和训练图像增强网络，通过图像增强网络进行图像增强。从算法处理和图像处理两个阶段实现MIMO‑SAR图像噪声滤除与目标像增强，重建目标像熵平均降低3.42bit，处理后图像的结构相似性指数平均提升0.10，峰值信噪比平均提升1.87dB。

本发明授权一种基于MIMO-SAR的联合噪声像滤除与目标增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MIMO-SAR的联合噪声像滤除与目标增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 算法处理阶段：采集回波数据，进行数据矩阵重塑得到结构化数据，而后经过目标区域信号预处理与初步提取过程得到切片数据矩阵，对切片数据矩阵进行粗聚焦，得到与目标平面对应的像素矩阵，而后进行小波收缩去噪，小波收缩去噪后联合利用CA-CFAR算法和DBSCAN算法对目标平面进行信息提取，并进行三次迭代联合噪声像滤除， 所述联合利用CA-CFAR算法和DBSCAN算法对目标平面进行信息提取包括：以小波收缩去噪后的数据为CA-CFAR算法的输入得到目标像素初筛结果，以目标像素初筛结果为DBSCAN算法的输入，得到目标簇和噪声簇，基于目标初筛与形态学分析所得到的目标初筛框选范围对目标簇进行二次筛选； 所述目标初筛与形态学分析的输入为小波收缩去噪后的数据，目标初筛与形态学分析包括阈值分割、连通域分析和目标归类，输出为目标初筛框选范围； 将簇空间位置不在目标初筛框选范围内的簇归类为噪声，最后剔除掉分选结果中被判定为噪声的簇，完成背景杂点的去除； 最后对选出的目标像素点做索引重映射，对这些位置上的数据进行重排布和聚焦，得到精确的目标像； 图像处理阶段：基于CycleGAN模型构建和训练图像增强网络，通过图像增强网络对算法处理阶段得到的精确的目标像进行图像增强。

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(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2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”。

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