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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于条件扩散模型的光学影像重建方法、装置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：CN121053243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511575479.6，技术领域涉及：G06T12/10；该发明授权基于条件扩散模型的光学影像重建方法、装置是由袁媛;周君晗;张明;余颖设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件扩散模型的光学影像重建方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件扩散模型的光学影像重建方法、装置，所述方法包括：提取光学和雷达影像数据在像素位置上的观测值，获得光学和雷达时间序列；时间序列作为训练数据输入模型中，训练过程包括通过前向扩散过程对光学时间序列添加噪声，得到缺失观测序列；通过多模态去噪网络提取时间序列的时序特征和物理特征，将重建缺失观测序列作为训练目标；将待重建光学时间序列和雷达时间序列输入多模态去噪网络，输出重建的光学时间序列。采用上述技术方案，提取影像像素位置上的时间序列，将重建时间序列作为模型输出目标，突破整体图像生成的局限，有效恢复光学影像细节特征；时序特征和物理特征解耦，避免雷达影像数据和光学影像数据彼此影响。

本发明授权基于条件扩散模型的光学影像重建方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的光学影像重建方法，其特征在于，包括： 通过光学卫星获取光学影像数据，通过合成孔径雷达获取对应的雷达影像数据，对雷达影像数据进行与光学影像数据在时间步上的对齐； 在多个时间步，以像素作为独立处理对象，分别提取光学影像数据在影像像素位置上的光谱波段观测值，以及雷达影像数据在影像像素位置上的后向散射系数观测值，获得光学时间序列和雷达时间序列； 将光学时间序列和雷达时间序列作为训练数据输入条件扩散模型中；所述条件扩散模型中包括前向扩散过程和多模态去噪网络，其中训练过程包括： 通过前向扩散过程，对光学时间序列中的元素进行掩膜，用于界定模拟观测缺失的部分，对掩膜部分根据选择的去噪迭代步数和对应的噪声迭代强度变化表添加噪声，将存在噪声的部分序列作为缺失观测序列；通过多模态去噪网络，提取光学时间序列内的时序特征和物理特征，提取光学时间序列和雷达时间序列交互的时序特征和物理特征；通过提取的上述两类时序特征和物理特征以及辅助特征集合训练多模态去噪网络，训练过程为使用多模态去噪网络根据去噪迭代步数和每一迭代步对应的噪声强度，逐迭代步地去除噪声还原得到缺失观测序列中原始的光谱波段观测值，将减小前向扩散过程添加的噪声和多模态去噪网络预测的噪声之间的损失作为多模态去噪网络的训练目标；所述辅助特征集合包括光学辅助序列、去噪迭代步数和噪声迭代强度变化表；所述光学辅助序列，为利用光学时间序列中没有掩膜的有效观测序列生成的光谱波段预测值的序列，所述光谱波段预测值的序列与所述缺失观测序列处于相同的时间段； 将待重建的实际光学时间序列和对应的实际雷达时间序列，以及对应的辅助特征集合输入训练完成的多模态去噪网络，获得重建后的实际光学时间序列，通过多个影像像素位置上的重建后的实际光学时间序列，合并得到重建的光学影像数据。

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