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龍圖騰網恭喜江西師范大學申請的專利雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除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：CN119559091B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510119838.0，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除方法及系統是由陳勇;徐葉琦;單文慶;周敏;陳茂林設計研發完成，并于2025-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像處理領域，提出了一種雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除方法及系統，通過設計一種雙網絡構架的去云模型，根據初始模型約束云分量的空間范圍，去云初始模型自適應生成掩碼，以根據掩碼將干凈區域與有云區域準確地分離，再通過圖像分量網絡和云分量網絡，分別捕獲圖像分量和云分量的復雜特征，進一步提高了分離的精確性與魯棒性，又因為對云分量的單獨捕獲，有效地避免了對不同形態的云捕獲能力不足的問題，根據引導特征生成器和空間特征恢復器構建圖像分量網絡，對于局部細節特征進行了有效捕捉，同時，避免了對于空間信息的破壞，進一步的提高了去云后圖像的真實性，本發明提高了遙感圖像厚云去除方法的準確性。

本發明授權雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種雙網絡驅動的自監督多時相遙感圖像厚云去除方法，其特征在于，包括：獲取遙感圖像數據并進行預處理，所述遙感圖像數據包括按照時間序列排列的多個遙感圖像；根據去云初始模型分離所述遙感圖像數據中的干凈區域圖像和有云區域圖像，所述去云初始模型自適應生成掩碼，以根據掩碼劃分干凈區域和有云區域；根據圖像分量網絡捕獲所述干凈區域圖像中的圖像分量特征，所述圖像分量網絡根據引導特征生成器和空間特征恢復器構建；所述根據圖像分量網絡捕獲所述干凈區域圖像中的圖像分量特征的步驟，具體包括：將干凈區域圖像輸入圖像分量網絡，所述圖像分量網絡包括引導特征生成器和空間特征恢復器；所述干凈區域圖像作為引導圖像輸入所述引導特征生成器，所述引導特征生成器根據注意力機制生成多尺度引導特征；所述空間特征恢復器對所述多尺度引導特征進行空間細節信息恢復，以獲取圖像分量特征；所述圖像分量特征的具體算法如下： ，其中，表示圖像分量特征，表示圖像分量網絡，表示圖像分量網絡參數，表示隨機張量，表示引導圖像；根據云分量網絡捕獲所述有云區域圖像中的云分量特征，所述云分量網絡根據帶跳躍連接的編碼器-解碼器結構構建；所述根據云分量網絡捕獲所述有云區域圖像中的云分量特征的步驟，具體包括：根據云分量網絡捕獲有云區域圖像中的云分量特征；所述云分量網絡為U-Net結構，根據自監督機制進行網絡參數優化，所述云分量網絡包括跳躍連接的編碼器和解碼器，所述編碼器包括卷積層、下采樣層和非線性激活函數層，所述解碼器包括卷積層、上采樣層和非線性激活函數層；所述云分量網絡的具體算法如下： ，其中，表示云分量特征，表示云分量網絡，表示云分量網絡參數，表示隨機噪聲；根據所述圖像分量特征和所述云分量特征獲取最終去云圖像。

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江西師范大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術開發區紫陽大道99號；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”。