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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于局部-整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119168871B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411074047.2，技術領域涉及：G06T3/4069；該發明授權基于局部-整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法是由梅曉光;吳宇恒;樊凡;馬泳設計研發完成，并于2024-08-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于局部-整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于局部?整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法，使用一個有豐度語義信息輔助的端到端網絡解決混合像元問題，實現多尺度的信息監督；引入豐度注意力機制，利用生成的豐度圖估計上下文關系，并將其融合進亞像元分類圖的生成過程；使用局部?整體的空間信息融合策略，先進行局部信息融合確保局部定位效果，再進行全局信息融合保證全局上下文的一致性。相較于現存方法，本發明所提出的方法可解釋性好、制圖精度高、適用范圍廣。

本發明授權基于局部-整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法在權利要求書中公布了：1.一種基于局部-整體豐度注意力機制的亞像元制圖方法，其特征在于，包括如下步驟： 設計特征提取模塊，用于對原始低分辨率光譜圖進行處理，提取與原始低分辨率光譜圖分辨率相同的高維特征圖； 設計輔助分支，將高維特征圖進行通道變換得到的豐度圖； 設計局部-整體豐度注意力模塊，以高維特征圖和豐度圖作為輸入，先在局部利用矩陣乘法進行豐度信息融合，從而聚合局部特征；接著在全局對區域進行加權操作，獲得在空間上具有全局一致性的特征圖； 設計上采樣模塊與分類模塊，并將特征提取模塊、局部-整體豐度注意力模塊、上采樣模塊與分類模塊串聯形成主干亞像元制圖網絡； 設計損失函數對主干網絡與輔助分支進行訓練，并最終端到端地形成低分辨率光譜圖到高分辨率亞像元定位圖的映射； 設計局部-整體豐度注意力模塊的方法如下： 將豐度圖分割為個無重合的局部塊，進行線性映射后得到局部豐度注意力圖； 將高維特征圖分割為個無重合的局部塊，進行線性映射后得到局部高維特征圖； 將局部豐度注意力圖和局部高維特征圖利用矩陣乘法將空間上下文融合進特征，得到所有局部塊的第一融合特征； 考慮不同局部注意力圖在空間上的權重，根據每個局部塊的權重，通過映射矩陣對局部豐度注意力圖進行處理，加權后得到局部豐度圖； 將第一融合特征和局部豐度圖進行融合處理，得到經過局部上下文和全局上下文信息融合的高維特征向量； 將高維特征向量按照分割反操作恢復成三維表達形式，得到第一輸出； 將第一輸出和輸入的高維特征圖相加得到第二輸出，即為融合了豐度圖語義信息的特征圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。