苏州工学院程莉获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降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：CN121304490B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511870890.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法是由程莉;周立凡;刘浩设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法，随机生成初始对抗扰动，构造初始对抗攻击样本；通过神经网络去噪模型得到降噪后的SAR图像，通过投影梯度下降算法进行对抗性攻击，并进行多次迭代；所述多次迭代包括，计算迭代引入的对抗扰动的损失值，计算梯度方向；更新扰动噪声，并通过投影操作将扰动噪声保持在定义的空间内；经过多次迭代后，得到最终对抗扰动；根据最终对抗扰动生成最终对抗攻击样本。可以生成适配SAR图像特性的对抗性攻击样本，利用深度学习对抗扰动比例作为先验信息，引导扩散系数的空间调制，有效去除斑点噪声的同时，提高了模型在对抗扰动环境下的鲁棒性。
本发明授权基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗攻击先验的非散度扩散方程的SAR图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用适配SAR图像特性的对抗攻击样本方法生成最终对抗攻击样本； 将得到的对抗攻击样本输入神经网络去噪模型，提取图像对抗性攻击先验； 利用图像对抗性攻击先验，构建基于先验的先验调制项和扩散系数函数；所述扩散系数函数根据图像的局部特征自适应调整扩散的强度进行去噪，表示为： 其中，表示卷积，表示梯度，为标准差为的高斯核，为对比度参数，控制对梯度的敏感性，为干净图像的估计； 先验调制项为： 其中，为对抗先验调制参数，为图像先验，为噪声图像，为常数； 结合噪声图像、退化模型以及构建好的先验调制项和扩散系数函数，构建基于对抗攻击先验的非散度扩散方程，通过求解基于对抗攻击先验的非散度扩散方程得到降噪后的SAR图像。
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