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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安交通大學申請的專利一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117152006B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311115149.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法是由賀麗君;任祉涵;張婉玥;李凡設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-08-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法，該方法針對現(xiàn)有有監(jiān)督學習全色銳化方法依賴于真值，導致模型泛化性差的問題，以及無監(jiān)督學習全色銳化方法簡單堆疊卷積層，空間信息和光譜信息不能有效交互和融合，其次基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)與雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化算法，設(shè)計了從源圖像域到目標圖像域的循環(huán)交互網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。其中，并行跨分辨率融合的生成器網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)空間和光譜特征充分融合，同時保證高分辨率特征不丟失。基于跨域挖掘的空間信息提取預(yù)訓練網(wǎng)絡(luò)模塊實現(xiàn)多光譜圖像空間信息的精準表征。實驗結(jié)果表明，該方法在定量和定性評價方面都優(yōu)于現(xiàn)有的無監(jiān)督全色銳化方法，提高了在全分辨率圖像上的全色銳化性能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙重循環(huán)一致性的無監(jiān)督全色銳化方法，其特征在于，包括以下步驟： 1將全色圖像PAN和低分辨率多光譜圖像LRMS輸入進生成器網(wǎng)絡(luò)生成全色銳化后的高分辨率多光譜圖像HRMS；生成器網(wǎng)絡(luò)包括三個階段，首先是多分辨率初始特征提取模塊，然后是重復三次的多分辨率特征融合模塊，最后通過高分辨率特征重建模塊得到全色銳化結(jié)果；假設(shè)第一次得到的全色銳化圖像為真值，判別器對其的標簽設(shè)為真； 2在全色圖像域循環(huán)中，將HRMS輸入到跨域挖掘的空間信息提取模塊提取其空間信息，得到虛假的全色圖像fakePAN；將LRMS和fakePAN再次通過生成器輸出得到虛假的全色銳化結(jié)果HRMS1，計算循環(huán)前后的全色銳化圖像之間的相似一致性；將HRMS和HRMS1輸入到判別器進行判別，判別器對HRMS1的標簽設(shè)為假； 3在多光譜圖像域循環(huán)中，通過對HRMS進行模糊和下采樣得到其光譜信息，作為虛假的低分辨率多光譜圖像fakeLRMS，然后將fakeLRMS和PAN再次通過生成器得到虛假的全色銳化結(jié)果HRMS2，判別器對HRMS2的標簽設(shè)為假； 4計算生成器網(wǎng)絡(luò)總損失函數(shù)，包括QNR損失、循環(huán)一致性損失、對抗性損失、空間損失和光譜損失，并根據(jù)總損失函數(shù)進行反向梯度傳播，優(yōu)化生成器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； 5使用鑒別器網(wǎng)絡(luò)對循環(huán)前后的高分辨率多光譜圖像進行判別，并計算損失函數(shù)，根據(jù)損失函數(shù)進行反向梯度傳播，優(yōu)化鑒別器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區(qū)咸寧西路28號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。