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龍圖騰網獲悉數據空間研究院申請的專利自適應多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR圖像去噪網絡方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117726537B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311727931.7，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權自適應多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR圖像去噪網絡方法及系統是由吳昊;岳華;聶明宇;胡紫珊;凌未;汪瑜;闞宏偉設計研發完成，并于2023-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR圖像去噪網絡方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供自適應多尺度特征融合AMFFD?Net的SAR圖像去噪網絡方法及系統，方法包括：數據集準備；數據預處理；構建自適應多尺度特征融合模型AMFFD?Net，處理得到并輸出去噪SAR圖像；自適應多尺度特征融合模型AMFFD?Net包括：噪聲估計模塊、非對稱卷積模塊、自適應特征選擇模塊、ReLU激活模塊、多尺度特征融合模塊、SE注意力模塊、級聯塊以及深度殘差學習模塊。本發明解決了細節和紋理保留不足、邊緣和結構模糊、高頻信息處理不佳、自適應能力有限以及泛化能力弱的技術問題。

本發明授權自適應多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR圖像去噪網絡方法及系統在權利要求書中公布了：1.自適應多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR圖像去噪網絡方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集并預處理SAR圖像，據以生成帶噪聲、無噪聲圖像對，以構建訓練集、驗證集；S2、構建自適應多尺度特征融合模型AMFFD-Net，其中，所述自適應多尺度特征融合模型AMFFD-Net包括：噪聲估計模塊、非對稱卷積模塊、自適應特征選擇模塊、ReLU激活模塊、多尺度特征融合模塊、SE注意力模塊、級聯塊以及深度殘差學習模塊；S3、利用所述噪聲估計模塊估計所述SAR圖像噪聲，以得到去噪特征；利用所述非對稱卷積模塊進行非對稱卷積操作，以從所述SAR圖像中提取卷積特征；利用所述自適應特征選擇模塊，根據所述卷積特征，選取相關性特征；利用所述ReLU激活模塊，將預置ReLU激活函數應用至所述相關性特征，據以處理得到多尺度特征；利用所述多尺度特征融合模塊，融合所述多尺度特征，以得到融合特征；利用所述SE注意力模塊，使用預置注意力機制抑制所述融合特征中的不相關特征，得到SAR融合增強特征；利用所述級聯塊進行卷積操作，以學習所述SAR融合增強特征中的殘差信息；利用所述深度殘差學習模塊，根據所述殘差信息進行深度殘差學習，以對所述SAR融合增強特征進行精細化處理，得到SAR精細化特征；利用預置特征反饋回路，反饋所述SAR精細化特征至所述深度殘差學習模塊，以循環進行所述精細化處理，據以得到并輸出去噪SAR圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人數據空間研究院，其通訊地址為：230088 安徽省合肥市高新區柏堰科技園創新大道288號工投高新智谷B區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。