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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种多分辨率多源遥感图像变化检测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：CN120014439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510011111.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法是由李刚;张宁;王学谦设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法，包括：对于第一图像转换网络与第二图像转换网络，通过部分生成损失函数约束伪光学图像与真实光学图像、伪SAR图像与真实SAR图像之间的相似性；对真实光学图像进行下采样、并对真实SAR图像进行上采样，将处理后的图像分别输入第一、第二图像转换网络，通过另一部分生成损失函数约束两个图像变换网络的输出与原始图像之间的相似性；通过判别及检测网络实现生成伪图像与源图像的判别以及变化检测的任务；通过判别损失与变化检测损失优化判别器网络参数，最终利用训练好的网络对SAR图像与光学图像进行变化的检测，获取高精度检测结果。本申请能够实现不同分辨率和不同模态的多源遥感图像间的变化检测。

本发明授权一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多分辨率多源遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建图像转换网络，通过部分生成损失函数约束伪光学图像与真实光学图像、伪SAR图像与真实SAR图像之间的相似性，其中，第一图像变换网络用于将低分辨率SAR图像转换为伪光学图像，第二图像变换网络用于将光学图像转换为伪SAR图像； 对真实光学图像进行下采样处理，并对真实SAR图像进行上采样处理，将处理后的图像分别输入至第一和第二图像变换网络，通过另一部分生成损失函数约束两个图像变换网络的输出与原始图像之间的相似性； 构建判别及检测网络，其中，第一判别及检测网络用于对生成的伪光学图像和真实光学图像进行真实性判别及变化检测，第二判别及检测网络用于对生成的伪SAR图像和真实SAR图像进行真实性判别及变化检测； 计算第一判别损失，基于多项生成损失与第一判别损失的联合优化策略，通过反向传播对图像转换网络的参数进行更新； 计算第二判别损失与变化检测损失，基于第一判别损失、第二判别损失与变化检测损失的联合优化策略，通过反向传播对判别及检测网络的参数进行更新； 利用训练得到的图像转换网络和判别及检测网络，将原始SAR图像输入到第一图像转换网络中生成伪光学图像，并将所述伪光学图像与原始光学图像一并输入到第一判别及检测网络中，获取最终的变化检测结果； 通过部分生成损失函数约束伪光学图像与真实光学图像、伪SAR图像与真实SAR图像之间的相似性，包括： 给定不同分辨率的双时相低分辨率SAR图像与光学图像，将图像输入至第一图像变换网络，生成第一伪光学图像，其中的分辨率与相同；将图像输入至第二图像变换网络，生成第一伪SAR图像，其中图像与图像的分辨率相同； 将生成的第一伪光学图像输入至第二图像变换网络，生成第二伪SAR图像，以及将生成的第一伪SAR图像输入至第一图像变换网络，生成第二伪光学图像； 分别计算与之间的生成损失，以及与之间的生成损失，以分别约束伪图像与真实图像的生成效果。

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