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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津工業(yè)大學申請的專利一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120279368B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510759225.3，技術領域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法是由楊勇;楊懷遠;黃淑英設計研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及遙感圖像技術領域，具體公開了一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法，包括：S1：獲取全色圖像和低分辨率高光譜圖像；S2：將全色圖像和低分辨率高光譜圖像映射至頻率域，然后提取得到全局頻率特征圖；S3：將全色圖像、低分辨率高光譜圖像和全局頻率特征圖輸入FU?Net網(wǎng)絡，結合全局頻率特征圖，對全色圖像和低分辨率高光譜圖像進行融合，得到不同尺度的融合特征；S4：利用不同尺度的融合特征進行圖像重構，得到高分辨率高光譜圖像。本發(fā)明在頻率域和空間域中實現(xiàn)雙重特征學習與融合，顯著提升HISR任務的性能。

本發(fā)明授權一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于頻率域特征先驗的遙感圖像超分辨率融合方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取全色圖像和低分辨率高光譜圖像； S2：將全色圖像和低分辨率高光譜圖像映射至頻率域，然后提取得到全局頻率特征圖； 在S2中，將全色圖像和低分辨率高光譜圖像分別通過傅里葉變換模塊，從空間域映射至頻率域，得到低頻頻率域特征和高頻頻率域特征； 將低頻頻率域特征和高頻頻率域特征輸入到FRB模塊，提取全局頻率特征，得到全局頻率特征圖； FRB模塊的公式為： 其中，表示低頻頻率域特征，表示高頻頻率域特征，表示拼接，表示和融合之后的特征圖，表示1x1卷積操作，表示逐元素乘，表示高頻的特征圖，表示卷積操作，表示經(jīng)過多個卷積核進行深度特征提取的特征圖，表示全局頻率特征圖； S3：將全色圖像、低分辨率高光譜圖像和全局頻率特征圖輸入FU-Net網(wǎng)絡；結合全局頻率特征圖，對全色圖像和低分辨率高光譜圖像進行融合，得到不同尺度的融合特征； 在S3中，F(xiàn)U-Net網(wǎng)絡中，在每個階段通過下采樣或上采樣對低分辨率高光譜圖像執(zhí)行尺度變換和通道數(shù)量的調整，得到低分辨率高光譜圖像輸出特征； 在每個階段，全色圖像通過下采樣或上采樣，得到與低分辨率高光譜圖像輸出特征尺度和通道層面對齊的全色圖像輸出特征；通過交叉變換模塊將全色圖像輸出特征與低分辨率高光譜圖像輸出特征進行特征融合，得到交叉變換模塊的輸出特征； 對于具有對應的全局頻率特征圖的交叉變換模塊的輸出特征，將交叉變換模塊的輸出特征與全局頻率特征圖相乘，得到融合特征；對于不具有對應的全局頻率特征圖的交叉變換模塊的輸出特征，直接將交叉變換模塊的輸出特征作為融合特征；得到不同尺度的融合特征； S4：利用不同尺度的融合特征進行圖像重構，得到高分辨率高光譜圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人天津工業(yè)大學，其通訊地址為：300381 天津市西青區(qū)賓水西道399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)”。