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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于邊緣信息的單幅遙感圖像云去除方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115909084B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211391959.3，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權基于邊緣信息的單幅遙感圖像云去除方法是由李元祥;許苗;左宗成;周擁軍;吳冠榮設計研發完成，并于2022-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣信息的單幅遙感圖像云去除方法在說明書摘要公布了：一種基于邊緣信息云去除結合生成對抗網絡方法，分別處理遙感圖像的邊緣信息和顏色信息，使得云去除的過程更加合理。先進行云遮擋仿真，再分別訓練兩個GAN網絡，獲得兩個不同功能的生成模型，提高最終云去除結果的質量。

本發明授權基于邊緣信息的單幅遙感圖像云去除方法在權利要求書中公布了：1.一種基于邊緣信息的單幅遙感圖像云去除方法，其特征在于，包括： 獲取遙感圖像的邊緣信息并處理，得到邊緣生成GAN網絡； 獲取遙感圖像的顏色信息并處理，得到顏色填充GAN網絡； 解耦處理遙感圖像高頻的邊緣信息和低頻的顏色信息，使得云去除的過程更加合理； 分別訓練邊緣生成GAN網絡和顏色填充GAN網絡，生成兩個對抗網絡，實現云去除圖像質量的有效提升； 該方法具體包括訓練階段和云去除階段，步驟如下： 訓練階段： 第一步，獲取無云遙感數據； 第二步，對所述無云遙感數據進行云遮擋仿真處理，獲得云仿真數據集； 第三步，對云仿真數據集進行圖像預處理，獲得仿真云遮擋后的遙感圖像灰度圖，用Canny邊緣檢測法獲得云遮擋后的遙感圖像邊緣圖； 第四步，在通道維度上疊加云遮擋掩膜、仿真云遮擋后的遙感圖像灰度圖和云遮擋后的遙感圖像邊緣圖作為邊緣生成GAN的輸入；對應的無云遙感圖的完整的邊緣圖作為真值標簽數據； 第五步，將訓練數據和標簽數據輸入邊緣生成GAN中訓練網絡參數； 第六步，將第五步訓練好的網絡參數保存，作為邊緣生成模型； 第七步，用第六步訓練好的邊緣生成GAN的生成器模型獲得云仿真遙感圖預測的更完整的邊緣圖； 第八步，在通道維度上連接第七步預測的邊緣圖和云遮擋仿真遙感圖作為顏色填充GAN的輸入，對應的無云遙感圖作為真值標簽數據； 第九步，將訓練數據和標簽數據輸入顏色填充GAN中訓練網絡參數； 第十步，將第九步訓練好的網絡參數保存，作為顏色填充模型； 云去除階段： 第一步，獲取要進行云去除的遙感圖像； 第二步，對含云遙感圖像進行云檢測，獲得云掩膜； 第三步，對真實含云遙感圖疊加云掩膜并獲得對應的灰度圖，用Canny邊緣檢測法獲得云遮擋后的遙感圖像邊緣圖； 第四步，在通道維度上疊加云掩膜、云掩膜遮擋后的遙感圖像灰度圖和云掩膜遮擋后的遙感圖像邊緣圖作為訓練好的邊緣生成GAN模型的輸入，并通過該模型獲得預測的更完整的邊緣圖； 第五步，在通道維度上連接第四步預測的邊緣圖和云掩膜遮擋的遙感圖作為訓練好的顏色填充GAN模型的輸入，并通過該模型獲得云去除后的結果圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。