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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本申请涉及一种基于扩散模型的卫星ISAR图像数据智能生成方法。所述方法包括：利用所述光学—ISAR图像数据、预先设置的光学图像域中进行潜空间特征提取的损失函数和ISAR图像域中进行潜空间特征提取的损失函数并以优化证据下界为逆向扩散过程的目标函数对所述卫星ISAR图像数据智能生成模型进行训练，得到训练好的卫星ISAR图像数据智能生成模型；根据所述训练好的卫星ISAR图像数据智能生成模型对输入的光学域的卫星图像数据进行图像生成，得到卫星ISAR图像。采用本方法能够实现光学图像与ISAR图像的转换。

主权项：1.一种基于扩散模型的卫星ISAR图像数据智能生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取光学—ISAR图像数据；构建卫星ISAR图像数据智能生成模型；所述卫星ISAR图像数据智能生成模型包括潜空间特征提取模块和基于扩散模型的ISAR图像生成模块；在所述潜空间特征提取模块中根据变分自编码器对所述光学—ISAR图像数据编码到潜空间中，得到特征向量；在光学图像域和ISAR图像域分别预训练两个VQGAN模型，根据所述VQGAN模型对所述特征向量进行潜空间特征提取，得到光学图像域和ISAR图像域的潜空间特征；在所述基于扩散模型的ISAR图像生成模块根据布朗桥扩散模型设计由ISAR图像域至光学图像域的潜空间特征的正向扩散过程的数据分布函数式和迭代过程来完成潜空间特征融合，将融合后的潜空间特征进行逆向扩散去噪，得到逆向扩散特征；将所述逆向扩散特征输入所述潜空间特征提取模块中进行解码，得到重建后的ISAR图像；利用所述光学—ISAR图像数据、预先设置的光学图像域中进行潜空间特征提取的损失函数和ISAR图像域中进行潜空间特征提取的损失函数并以优化证据下界为逆向扩散过程的目标函数对所述卫星ISAR图像数据智能生成模型进行训练，得到训练好的卫星ISAR图像数据智能生成模型；根据所述训练好的卫星ISAR图像数据智能生成模型对输入的光学域的卫星图像数据进行图像生成，得到卫星ISAR图像；所述正向扩散过程的数据分布函数式为 其中，表示光学图像数据的潜空间特征，表示ISAR图像数据的潜空间特征，表示扩散时间步t对应图像的潜空间特征，表示扩散时间步，表示该分布函数式满足正态分布关系，表示扩散总步长，表示单位矩阵；所述正向扩散过程的迭代过程为 其中，，，，表示方差。

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权利要求：

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