公开(公告)号：CN118038086A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410430415.6

申请日：2024-04-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  汪安铃 ,  潘如杭 ,  李家艺 ,  瞿梦雪 ,  贾兆红

IPC: G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06V10/82 ,  G06V10/88

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像方法，所述方法包括以下步骤：获取成对光学遥感影像和SAR影像数据集；构建基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型；基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型训练；获取待翻译SAR影像数据；获取SAR影像翻译成光学影像结果。与现有技术相比，通过构建多层次的SAR转光学图像模型，充分利用不同尺度下SAR的图像特征的一致性与互补性，保证每一层的图像翻译都是有方向的；同时本发明对每种尺度下的翻译结果进行深度监督，对聚合的多尺度特征进行有效过滤；在二者的协同作用下，最终实现局部纹理保持和全局色调一致的SAR转光学图像。

公开(公告)号：CN118038086B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410430415.6

申请日：2024-04-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  汪安铃 ,  潘如杭 ,  李家艺 ,  瞿梦雪 ,  贾兆红

IPC: G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06V10/82 ,  G06V10/88

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像方法，所述方法包括以下步骤：获取成对光学遥感影像和SAR影像数据集；构建基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型；基于多尺度和深度监督耦合增益的SAR转光学图像模型训练；获取待翻译SAR影像数据；获取SAR影像翻译成光学影像结果。与现有技术相比，通过构建多层次的SAR转光学图像模型，充分利用不同尺度下SAR的图像特征的一致性与互补性，保证每一层的图像翻译都是有方向的；同时本发明对每种尺度下的翻译结果进行深度监督，对聚合的多尺度特征进行有效过滤；在二者的协同作用下，最终实现局部纹理保持和全局色调一致的SAR转光学图像。