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龙图腾网获悉武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)申请的专利基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声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：CN120725910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510825461.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声抑制方法是由黄颖;崔英姿设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声抑制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像噪声抑制领域，公开了一种基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声抑制方法，方法包括：构建强度复数域转换网络；采用自建督学习的方式对强度复数域转换网络进行训练；输入受到相干斑噪声破坏的强度格式SAR图像至训练好的强度复数域转换网络，得到复数域格式的图像；构建并预训练多感受野空间注意力相干斑抑制网络；将复数域格式的图像输入至训练好的多感受野空间注意力相干斑抑制网络，得到输出的高维特征向量；构建并预训练强度域细节复原网络；将高维特征向量输入至训练好的强度域细节复原网络，得到最终复原的相干斑噪声抑制后强度格式的SAR图像；本发明能高保真的复原受到相干斑噪声破坏的强度格式的SAR图像。

本发明授权基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强度复数域转换网络的强度格式SAR图像相干斑噪声抑制方法，其特征在于：方法包括以下步骤： S1、构建强度复数域转换网络ICCNet； 步骤S1中，所述强度复数域转换网络ICCNet包括：依次排列的浅层特征提取模块、第一强度域信息编码模块、第二强度域信息编码模块、第一实部系数复原模块、第二实部系数复原模块、第一虚部系数复原模块、第二虚部系数复原模块和卷积层; 所述第一强度域信息编码模块、第二强度域信息编码模块、第一实部系数复原模块、第二实部系数复原模块、第一虚部系数复原模块、第二虚部系数复原模块的结构相同，均包括：依次排列的3组交替连接的3×3卷积层、激活函数，一个特征拼接模块，一个1×1卷积层； S2、采用自建督学习的方式对强度复数域转换网络ICCNet进行训练，得到训练好的强度复数域转换网络； S3、输入受到相干斑噪声破坏的强度格式SAR图像至训练好的强度复数域转换网络，得到复数域格式的SAR图像； S4、构建并预训练多感受野空间注意力相干斑抑制网络； 步骤S4中多感受野空间注意力相干斑抑制网络包括：实部多感受野空间注意力相干斑抑制网络SMSTNet和虚部多感受野空间注意力相干斑抑制网络XMSTNet；其中XMSTNet和XMSTNet结构相同，均包括：依次排列的1个卷积层、第一多感受野空间注意力模块、第二多感受野空间注意力模块、第三多感受野空间注意力模块、1个特征拼接模块、1个卷积层; S5、将复数域格式的SAR图像输入至训练好的多感受野空间注意力相干斑抑制网络，得到多感受野空间注意力相干斑抑制网络输出的高维特征向量； S6、构建并预训练强度域细节复原网络，得到训练好的强度域细节复原网络； 步骤S6中所述强度域细节复原网络包括：依次排列的第一多感受野空间注意力模块、第二多感受野空间注意力模块、第三多感受野空间注意力模块，1个特征拼接模块、1个卷积层； 将多感受野空间注意力相干斑抑制网络输出的高维特征向量输入至强度域细节复原网络中，得到最终复原的相干斑噪声抑制后强度格式的SAR图像； S7、将多感受野空间注意力相干斑抑制网络输出的高维特征向量输入至训练好的强度域细节复原网络，得到最终复原的相干斑噪声抑制后强度格式的SAR图像。

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武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖高新开发区光谷大道117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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