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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法及系统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：CN119559091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510119838.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法及系统是由陈勇;徐叶琦;单文庆;周敏;陈茂林设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提出了一种双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法及系统，通过设计一种双网络构架的去云模型，根据初始模型约束云分量的空间范围，去云初始模型自适应生成掩码，以根据掩码将干净区域与有云区域准确地分离，再通过图像分量网络和云分量网络，分别捕获图像分量和云分量的复杂特征，进一步提高了分离的精确性与鲁棒性，又因为对云分量的单独捕获，有效地避免了对不同形态的云捕获能力不足的问题，根据引导特征生成器和空间特征恢复器构建图像分量网络，对于局部细节特征进行了有效捕捉，同时，避免了对于空间信息的破坏，进一步的提高了去云后图像的真实性，本发明提高了遥感图像厚云去除方法的准确性。

本发明授权双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双网络驱动的自监督多时相遥感图像厚云去除方法，其特征在于，包括：获取遥感图像数据并进行预处理，所述遥感图像数据包括按照时间序列排列的多个遥感图像；根据去云初始模型分离所述遥感图像数据中的干净区域图像和有云区域图像，所述去云初始模型自适应生成掩码，以根据掩码划分干净区域和有云区域；根据图像分量网络捕获所述干净区域图像中的图像分量特征，所述图像分量网络根据引导特征生成器和空间特征恢复器构建；所述根据图像分量网络捕获所述干净区域图像中的图像分量特征的步骤，具体包括：将干净区域图像输入图像分量网络，所述图像分量网络包括引导特征生成器和空间特征恢复器；所述干净区域图像作为引导图像输入所述引导特征生成器，所述引导特征生成器根据注意力机制生成多尺度引导特征；所述空间特征恢复器对所述多尺度引导特征进行空间细节信息恢复，以获取图像分量特征；所述图像分量特征的具体算法如下： ，其中，表示图像分量特征，表示图像分量网络，表示图像分量网络参数，表示随机张量，表示引导图像；根据云分量网络捕获所述有云区域图像中的云分量特征，所述云分量网络根据带跳跃连接的编码器-解码器结构构建；所述根据云分量网络捕获所述有云区域图像中的云分量特征的步骤，具体包括：根据云分量网络捕获有云区域图像中的云分量特征；所述云分量网络为U-Net结构，根据自监督机制进行网络参数优化，所述云分量网络包括跳跃连接的编码器和解码器，所述编码器包括卷积层、下采样层和非线性激活函数层，所述解码器包括卷积层、上采样层和非线性激活函数层；所述云分量网络的具体算法如下： ，其中，表示云分量特征，表示云分量网络，表示云分量网络参数，表示随机噪声；根据所述图像分量特征和所述云分量特征获取最终去云图像。

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