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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全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：CN116596784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310539861.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全方法是由聂婕;魏琪晨;左子杰;陈树果;刁雅宁;陈鑫设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全方法，将目标海温图像和长期平均海温图像通过平均估计模块输出预测的无云短期平均海温图像，将需补全的目标海温图像和无云短期平均海温图像两者做差分运算得到海温异常图像；海温异常图像输入多尺度异常解耦模块，首先通过三次空洞卷积操作，获取海温异常图像的不同尺度异常特征，再对三个尺度的异常特征进行解耦，获得补全的不同尺度的异常图像，最后通过多尺度异常修复模块得到不同尺度的补全海表温度图像，通过本发明使得图像补全准确性更高。

本发明授权基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度异常的海表面温度遥感图像补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入需补全的目标海温图像及对应的长期平均海温图像； 步骤2、将目标海温图像和长期平均海温图像通过平均估计模块输出预测的无云短期平均海温图像，其中所述平均估计模块包括由编码器-解码器组成的生成器，提取并融合每日与长期平均海表面温度的特征； 步骤3、将需补全的目标海温图像和步骤2输出的无云短期平均海温图像两者做差分运算得到海温异常图像； 步骤4、将步骤3获得的海温异常图像输入多尺度异常解耦模块，首先通过三次空洞卷积操作，获取海温异常图像的不同尺度异常特征，分别是小尺度异常特征Fs、中尺度异常特征FM、大尺度异常特征FB；然后，再对三个尺度的异常特征先进行解耦，再进行生成，进行解耦的具体步骤是：保留小尺度异常特征不变，即解耦的小尺度异常特征再通过卷积操作将中尺度异常特征中的小尺度异常特征剥离出，得到新的中尺度异常特征同理，通过卷积操作将大尺度异常特征中的中尺度异常特征剥离出，得到新的大尺度特征不同尺度的异常特征分别通过生成器，得到补全的不同尺度的异常图像，分别为补全的小尺度异常图像IanoS、补全的中尺度异常图像IanoM、补全的大尺度异常图像IanoB； 步骤5、将平均估计模块预测的无云短期平均海温图像输入多尺度异常修复模块，多尺度异常修复模块采用与多尺度异常解耦模块相同空洞率的空洞卷积将预测的无云短期平均海温图像下采样成相应的小尺度、中尺度和大尺度海温图像，同样地，用差分的方法对三个尺度分别解耦，得到解耦的小尺度短期海温图像IaveS、解耦的中尺度短期海温图像IaveM、解耦的大尺度短期海温图像IaveB，相应的采样率分别为1、12、14； 步骤6、将步骤4的多尺度异常解耦模块中得到的三种尺度的异常图像IannoS、IanoM、IanoB与步骤5得到的对应的三种尺度的短期海温图像IaveS、IaveM、IaveB进行融合得到不同尺度的补全海温图像，分别是小尺度的补全海温图像Is、中尺度的补全海温图像IM、大尺度的补全海温图像IB； 步骤7、将三个尺度的补全海温图像Is、IM、IB输入多层感知机，得到最终的海温补全图像Ir。

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