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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成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：CN121391692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511961582.4，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法是由夏靖远;孔得荣;杨志雄;黎湘;李昌益设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法。所述方法包括：设计内容传递分解网络，在潜空间通过Hadamard积约束将低光特征分解为光照无关的反射分量与自适应光照分量，提出可学习强度压缩函数，通过梯度一致性约束与稀疏正则化动态生成潜空间掩码；将掩码嵌入逆向去噪过程实现退化区域的定向修复，结合扩散模型的生成能力与物理先验的引导性；基于双向扩散原理重构扩散路径，通过端点绑定约束生成过程的物理一致性，自适应调整扩散步长，引入循环隐式迭代机制，通过循环神经网络模块逐步细化生成结果，能够实现精确的光学—ISAR图像翻译。

本发明授权基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取低光照条件下空天目标的光学图像，将所述光学图像输入至预设的编码器，通过编码器将光学图像映射至潜空间，得到潜空间低光特征；构建图像数据生成模型；所述图像数据生成模型包括低光照图像增强模块和图像生成模块；所述低光照图像增强模块包括内容传递分解网络、可学习强度压缩函数、掩码引导扩散模块和自适应增强子模块； 在所述低光照图像增强模块基于Retinex理论设计内容传递分解网络，将所述潜空间低光特征输入至内容传递分解网络，通过Hadamard积约束将潜空间低光特征分解为光照无关的反射分量与自适应光照分量； 将所述自适应光照分量输入至可学习强度压缩函数，结合梯度一致性约束与稀疏正则化，动态生成潜空间掩码，通过潜空间掩码定位光学图像中的低光照退化区域； 将所述反射分量、自适应光照分量以及潜空间掩码输入至掩码引导扩散模块，将潜空间掩码嵌入逆向去噪过程，对所述低光照退化区域进行定向修复，得到修复后的潜空间特征； 将所述修复后的潜空间特征解码为修复后的光学图像，输入至自适应增强子模块，通过空间自适应亮度曲线调整与残差式光照估计修正，得到非均匀亮度场景下增强后的光学图像，并将其重新编码为增强后的潜空间特征； 基于双向扩散原理构建图像生成模块，将所述增强后的潜空间特征输入至图像生成模块，通过端点绑定约束保证生成过程的物理一致性，自适应调整扩散步长，并引入循环隐式迭代机制，通过循环神经网络模块逐步细化生成结果，得到空天目标的ISAR雷达图像。

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