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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种分割指导自监督型SAR图像去噪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：CN116152099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310106734.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种分割指导自监督型SAR图像去噪方法是由吴艳霞;袁野;汤楚蘅;姜妍设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分割指导自监督型SAR图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分割指导自监督型SAR图像去噪方法，获取待去噪SAR图像，输入预先训练的自监督去噪网络，其中自监督去噪网络由带有噪声SAR图像生成的训练数据训练得到，自监督去噪网络训练方法为：训练数据输入自监督去噪网络，输出去噪SAR图像并通过去噪‑分割连接网络输入SAR图像语义分割网络，输出语义分割标签；构建自监督去噪损失和语义分割损失构成的联合训练损失对自监督去噪网络、采用卷积小波变换的去噪‑分割连接网络和SAR图像语义分割网络进行联合训练，得到训练后的自监督去噪网络；输出去噪SAR图像。本发明实现自监督SAR图像去噪并同时通过感知语义信息而充分保留SAR图像的地物细节特征。

本发明授权一种分割指导自监督型SAR图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种分割指导自监督型SAR图像去噪方法，其特征在于，包括： 获取待去噪SAR图像； 将所述待去噪SAR图像输入预先训练的自监督去噪网络，其中所述自监督去噪网络由带有噪声的SAR图像生成的训练数据训练得到，所述自监督去噪网络的训练方法包括：自监督去噪网络通过采用卷积小波变换的去噪-分割连接网络连接SAR图像语义分割网络，训练数据输入自监督去噪网络，输出去噪后的SAR图像，去噪后的SAR图像通过采用卷积小波变换的去噪-分割连接网络输入SAR图像语义分割网络，输出与输入SAR图像相对应的语义分割标签；构建由自监督去噪网络对应的自监督去噪损失和SAR图像语义分割网络对应的语义分割损失构成的联合训练损失对自监督去噪网络、采用卷积小波变换的去噪-分割连接网络和SAR图像语义分割网络进行端到端的联合训练，得到训练后的自监督去噪网络； 输出去噪后的SAR图像； 所述采用卷积小波变换的去噪-分割连接网络包括依次设置的离散小波变换模块、Conv模块、模块和逆离散小波变换IDWT模块。

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程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；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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