公开(公告)号：CN119338709A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411206102.9

申请日：2024-08-30

Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 ,  中国空间技术研究院 ,  北京理工大学

Inventor： 胡宇昂 ,  毛永飞 ,  赵梁博 ,  王宇 ,  师皓 ,  何静飞 ,  杨靖怡

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T7/40 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供了一种基于扩散模型的SAR图像到光学图像转换方法，本发明包括将一个去噪扩散模型作为生成器，并构建一个判别器，将原始光学图像输入去噪扩散模型，将其逐步添加高斯噪声，得到有噪光学图像；将所述有噪光学图像和真实SAR图像沿通道维度串联起来，形成组合图；将组合图输入至噪声预测网络，基于所述噪声预测网络的噪声损失项，引入对抗损失和感知损失计算总损失函数，输出转换结果。本发明采用扩散模型，通过逆扩散捕捉数据分布的底层复杂性，生成具有精细细节和真实纹理的高质量图像，且逆扩散过程将复杂的数据分布映射回简单分布，允许潜在空间表示数据中存在的有意义的特征、模式和潜变量，具有更可解释的潜在空间。

公开(公告)号：CN119107408A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411122492.1

申请日：2024-08-15

Applicant: 北京理工大学 ,  北京理工大学重庆创新中心

Inventor： 陈亮 ,  邓思丹 ,  何静飞 ,  师皓 ,  杨靖怡 ,  徐明

IPC: G06T17/00 ,  G06T19/20 ,  G06T15/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于Mamba参数提取网络的SAR图像仿真方法，本发明以目标物的3D模型和真实高清SAR图像为框架的输入数据，通过训练Mamba网络来获取SAR图像与仿真参数之间的映射关系，借助RaySAR软件实现仿真参数到仿真SAR图像之间的转换，最终实现从单一的真实SAR图像中提取精确的仿真参数并以此生成大量仿真SAR图像。相较于传统的SAR图像仿真方法，将机器学习与基于成像原理的仿真方法相结合，使用机器学习辅助SAR图像仿真，仿真速度更快，仿真效果更好，提高了真实SAR图像数据的利用率。

公开(公告)号：CN118411604A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410503735.X

申请日：2024-04-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 何静飞 ,  陈亮 ,  师皓 ,  杨靖怡 ,  尹逸斐 ,  王裕沛

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于轻量化扩散模型去噪网络的高光谱图像分类方法，本发明基于对原始高光谱图像提取PCA分量，并将PCA图像块和原始高光谱图像切割成的图像块作为输入至扩散模型进行去噪网络训练；并对扩散模型解码器简化后，利用输入预训练解码器生成需要的高光谱图像块样本，增加原先数量较少的类别的样本数量；利用分类方法对生成样本的合理性进行测试。相较于传统的高光谱图像分类方法，本方案通过增加样本数量和提升样本类间平衡度的数据扩充方法从而提升高光谱图像分类准确度，并且利用PCA图像块和加噪图像块对扩散模型解码器进行预训练，使得解码器能够从高光谱图像中充分获取全局空间和光谱信息，从而生成更为真实的高光谱图像，提高生成样本真实性。