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龙图腾网恭喜江西理工大学申请的专利一种基于复数U-Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114758126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210350220.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于复数U-Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法是由喻玲娟;刘奥;邵琪琪;郭钰婷;谢晓春;罗会兰设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复数U-Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于复数U‑Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法，该发明步骤包括：步骤S1：复数U‑Net编码网络利用复数卷积层依次提取浅层特征F1、中层特征F2、高层特征F3，以及编码输出特征F4；步骤S2：将复数U‑Net编码输出特征F4输入到复数胶囊网络，得到包含目标姿态信息的高层特征F5；步骤S3：将复数胶囊网络输出特征F5输入到复数U‑Net解码网络，经过复数上采样—卷积层和复数卷积层，依次得到解码特征F′3、F′2、F′1，以及解码网络输出特征F′0，解码过程中F′3和F3拼接，F′2和F2拼接，F′1和F1拼接；步骤S4：复数U‑Net解码网络输出特征F′0经过取模运算和softmax分类器，得到极化SAR图像语义分割结果。

本发明授权一种基于复数U-Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复数U-Net和胶囊网络的极化SAR图像语义分割方法，该方法的步骤包括：步骤S1：复数U-Net编码网络利用复数卷积层依次提取浅层特征F1、中层特征F2、高层特征F3，以及编码输出特征F4；步骤S2：将复数U-Net编码输出特征F4输入到复数胶囊网络，得到包含目标姿态信息的高层特征F5；步骤S3：将复数胶囊网络输出特征F5输入到复数U-Net解码网络，经过复数上采样—卷积层和复数卷积层，依次得到解码特征F′3、F′2、F′1，以及解码网络输出特征F′0，解码过程中F′3和F3拼接，F′2和F2拼接，F′1和F1拼接；步骤S4：复数U-Net解码网络输出特征F′0经过取模运算和softmax分类器，得到极化SAR图像语义分割结果。

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