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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化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：CN119579847B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510123236.2，技術領域涉及：G06V10/20；該發明授權一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化方法是由鐘圣唯;許申;羅海洋;宮辰設計研發完成，并于2025-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化方法，所述方法構建一種頻域分解與域泛化網絡，所述網絡包含三個核心模塊：動態卷積低頻提取模塊、高頻保持模塊、光譜增強模塊；并提出一種域泛化訓練策略，采用類生成對抗網絡結構，并引入對抗損失函數；通過故意誤分配域標簽，引導生成器在判別器的監督下實現更好的跨域泛化能力。本發明有效捕捉不同尺度的信息，提升了融合圖像的質量，實現對不可見衛星數據的精準融合。

本發明授權一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于頻域分解網絡的多光譜遙感圖像全色銳化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、將衛星數據給予不用的域標簽，獲得帶域標簽的衛星數據和訓練時不可見的衛星數據測試圖像；將所述帶域標簽的衛星數據中的真值圖像輸入判別器中進行訓練，獲得訓練好的判別器；步驟2、將所述帶域標簽的衛星數據進行總體特征提取得到初步的特征，將初步的特征進行分波段和離散小波變化得到對應分波段的高頻和低頻分量；將所述帶域標簽的衛星數據中的高分辨率全色圖像和低分辨率全色圖像離散小波變化得到對應的高頻和低頻分量；步驟3、將所述高分辨率全色圖像和分波段的初步特征的高頻分量進行高頻保持獲得空間特征；所述低分辨率全色圖像和分波段的初步特征的低頻分量經過動態卷積低頻提取獲得光譜特征；將所述空間特征和所述光譜特征通過逆離散小波變換和通道拼接獲得完整的融合特征；3-1、空間特征提取：將所述高分辨率全色圖像和所述分波段的初步特征的高頻分量在通道維度上進行拼接獲得拼接特征，將所述拼接特征輸入兩個卷積層，并中間加入激活函數，提取最終的高頻特征；利用學習參數，將所述高頻特征和所述分波段的初步特征的高頻分量進行特征平衡學習，并控制其貢獻獲取空間特征；3-2、光譜特征提取：將所述低分辨率全色圖像和所述分波段的初步特征低頻分量做差值獲得差分特征；將所述差分特征輸入到特征提取模塊中，生成動態卷積；所述分波段的初步特征低頻分量利用動態卷積獲得動態特征；將所述動態特征和所述分波段的初步特征的低頻分量做差得到第個波段的光譜特征；步驟4、將所述完整的融合特征進行光譜增強生成高分辨率的多光譜圖像，將所述高分辨率的多光譜圖像輸入訓練好的判別器計算對抗損失優化生成器，得到訓練好的生成器；步驟5、將所述訓練時不可見的衛星數據測試圖像輸入到所述訓練好的生成器中，得到融合圖像；將所述融合圖像通過量化評價指標完成融合效果評價。

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南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛街道200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”。