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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云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：CN116977204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310763902.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云方法是由刘宝弟;郝洋;姜文宗;刘伟锋设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云方法，属于图像处理技术领域，包括将不同时态下多云的遥感图像输入生成器，经过初始模块生成特征图，中间模块从特征图中提取高级特征，保留信息的同时减少特征图的大小；使用通道注意力机制学习不同通道的重要性，通过调整通道权重增强特征图的重要特征，然后使用选择性信息融合模块进行特征融合，利用多个反卷积层将特征映射升级到原始输入图像的大小；最后生成器逐渐提高生成图像的质量，得到改进的去云效果。本发明自主选择性地聚焦无云区域的特征，从而提高对云区域下景观的恢复效果。

本发明授权一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云方法在权利要求书中公布了：1.一种基于选择性信息融合生成对抗网络的遥感图像去云方法，其特征在于，包括： S1.将不同时态下多云的遥感图像输入生成器，其中，生成器由初始模块、中间模块、通道注意力模块、选择性信息融合模块和最终模块组成；不同时态下多云的遥感图像经过初始模块生成特征图，中间模块从特征图中提取高级特征，保留信息的同时减少特征图的大小，得到特征映射； S2.通过通道注意力模块，使用通道注意力机制学习不同通道的重要性，通过调整通道权重增强特征图的重要特征； S3.使用选择性信息融合模块进行特征融合； S4.通过最终模块，使用多个反卷积层将特征映射升级到原始输入图像的大小； 进行反卷积时，进行反射填充确保边缘像素得到处理，使用7x7的卷积层生成输出图像，7x7的卷积层的输出通道数量与不同时态下多云的遥感图像的通道数相匹配； 所述输出图像的像素值通过Tanh激活函数进行缩放，使像素值范围限制在[-1,1]之间，得到生成器生成的图像；鉴别器通过将所述生成器生成的图像与地面真实图像进行比较，确定所生成的图像是真图像还是假图像，根据损失函数通过迭代训练，逐渐提高生成器生成图像的质量，得到改进的去云效果； 其中步骤S3具体包括： 将来自不同时态的遥感图像的特征映射列表沿通道维度进行拼接，得到合并后的特征映射，对于合并后的特征映射，应用平均池化层捕获全局信息； 再使用具有PReLU激活函数的1x1卷积层对特征映射进行处理，进一步提取有用的特征，使用输出通道数量与所述特征映射的通道数量相同的1x1卷积层生成关注向量； 对关注向量应用softmax函数，计算得到注意力向量，注意力向量表示每个特征映射的重要性权重； 将注意力向量与所述特征映射列表中各特征映射相乘并求和，生成最终的融合特征映射。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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