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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明公开一种基于叠加注意力特征融合的SAR光学图像去云方法，属于图像去云技术领域，用于图像去云，包括得到预处理后的特征图输入至叠加注意力特征融合模块，对特征进行叠加融合，融合权重由SSCE动态生成；将得到的结果输入上采样层，生成无云图像；将无云图像与地面真实图像一同输入到判别器中，判别器分析输入图像，输出概率值用于表示图像来源，判别器不断判断进行学习和优化，生成器根据判别器的输出调整生成策略，通过反馈机制使生成器不断优化。本发明对图像特征进行有效捕捉和整合，深入且全面地解析图像内容；集中于图像中的关键信息，根据不同区域的信息重要性动态调整处理权重，识别和重建图像中的关键特征。

主权项：1.一种基于叠加注意力特征融合的SAR光学图像去云方法，其特征在于，包括：S1输入有云光学图像和SAR图像至初始处理模块，经初始处理模块后依次输入至特征提取模块和多个深度残差网络块，得到预处理后的特征图；初始处理模块包括反射填充层、卷积层、归一化层和ReLU激活函数，特征提取模块通过下采样逐步减少输入特征图的分辨率并增加通道数，下采样包括两个独立的下采样模块，深度残差网络块包括卷积层和跳跃连接；S2将预处理后的特征图输入至叠加注意力特征融合模块OAFF，OAFF包括金字塔切分注意力模块PSA和尺度敏感的通道强化模块SSCE，PSA增强特征图的表达能力，对两个下采样模块的输出分别处理，SSCE包括局部通道上下文模块和全局通道上下文模块，OAFF对特征进行叠加融合，融合权重由SSCE动态生成；S3将S2得到的结果输入上采样层，上采样层将特征图恢复到原始输入图像的分辨率；上采样层包括反卷积层、归一化层和ReLU激活函数，反卷积层包括两层反卷积操作，每个反卷积操作将特征图宽度和高度增加一倍，同时通道数减少为原来的一半；将上采样层的输出图像，依次输入反射填充层和卷积层，通过Tanh激活函数将像素值的范围进行限制，生成无云图像；S4将无云图像与地面真实图像一同输入到判别器中，判别器分析输入图像，输出概率值用于表示图像来源，判别器不断判断进行学习和优化，生成器根据判别器的输出调整生成策略，通过反馈机制使生成器不断优化；S5重复S1至S4，直至得到满足要求的无云图像。

全文数据：

权利要求：

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