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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学申请的专利一种仿真声呐图像生成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：CN115880390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211565611.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种仿真声呐图像生成方法是由叶秀芬;于牧童;刘文智;刘红;黄汉杰;李海波;刘逸飞;王寅文设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿真声呐图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种仿真声呐图像生成方法，该方法首先对CycleGAN网络进行改进，包括对生成器G和生成器F的输入输出图像，分别使用Otsu算法和Unet网络进行分割，并将分割结果融合，根据正向生成器G和反向生成器F输入输出的融合图像计算SSIM损失，将其加入到CycleGAN网络生成器损失中；然后利用简易声呐仿真图像和真实声呐图像进行训练，并用训练好的改进CycleGAN网络生成风格化仿真声呐图像；使用改进的CycleGAN网络生成仿真声呐图像，可减小仿真图像与真实图像在结构、边缘特征等方面的差异，从而保证仿真声呐图像与真实图像更加相似。

本发明授权一种仿真声呐图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种仿真声呐图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取并利用简易仿真声呐图像和真实声呐图像，训练改进的CycleGAN网络，得到训练后的改进CycleGAN网络；所述CycleGAN网络包括正向生成器G和反向生成器F，改进步骤包括：对正向生成器G和反向生成器F的输入与输出图像，分别进行融合处理，得到对应的融合图像，所述融合处理包括使用Otsu算法对所述图像进行分割，得到分割结果一，和使用Unet网络对所述图像进行分割，得到分割结果二，将所述分割结果一与所述分割结果二进行融合；根据所述正向生成器G输入和输出的所述融合图像，计算所述正向生成器G的结构相似性损失；根据所述反向生成器F输入和输出的所述融合图像，计算所述反向生成器F的结构相似性损失；将所述正向生成器G的结构相似性损失和所述反向生成器F的结构相似性损失加入到所述CycleGAN网络生成器损失中，得到所述改进CycleGAN网络；使用训练后的所述改进CycleGAN网络根据所述简易仿真声呐图像实时生成风格化仿真声呐图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。