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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于渐进式展开框架的全色锐化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：CN120339123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510838799.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于渐进式展开框架的全色锐化方法是由葛宇菲;张小利;李雄飞;杨飞扬设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渐进式展开框架的全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于渐进式展开框架的全色锐化方法，包括：获取待优化图像；将所述待优化图像输入至变分优化模型，获取清晰的多光谱图像，其中，所述变分优化模型通过训练集训练获得，所述训练集包括多光谱图像和全色图像，所述变分优化模型用于利用不同尺度下的多光谱图与相应的全色图像进行相互调制，补充所述多光谱图像的细节信息并保留光谱特征，获取所述清晰的多光谱图像。本发明在模拟的数据集上有效地提高了融合图像的质量，具有更优的光谱信息保留能力和空间细节补充能力。

本发明授权基于渐进式展开框架的全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.基于渐进式展开框架的全色锐化方法，其特征在于，包括： 获取待优化图像； 将所述待优化图像输入至变分优化模型，获取清晰的多光谱图像，其中，所述变分优化模型通过训练集训练获得，所述训练集包括多光谱图像和全色图像，所述变分优化模型用于利用不同尺度下的多光谱图与相应的全色图像进行相互调制，补充所述多光谱图像的细节信息并保留光谱特征，获取所述清晰的多光谱图像； 获取清晰的多光谱图像前还包括： 获取全色图像，利用卷积和激活函数对所述全色图像进行光谱超分，获取第一特征图； 将所述第一特征图进行小波采样，获取第二特征图和第一高频图像； 将所述第二特征图进行小波采样，获取第三特征图和第二高频图像； 获取清晰的多光谱图像包括： 获取第一模糊的多光谱图像； 将所述第一模糊多光谱图像结合第三特征图进行第一尺度变换，获取第一清晰多光谱图像； 将所述第一清晰多光谱图像结合第二高频图像进行高频调制和反小波变换，获取第二模糊多光谱图像； 将所述第二模糊多光谱图像结合第二特征图进行第二尺度变换，获取第二清晰多光谱图像； 将所述第二清晰多光谱图像结合第一高频图像进行高频调制和反小波变换，获取第三模糊多光谱图像； 将所述第三模糊多光谱图像结合第一特征图进行第三尺度变换，获取所述清晰的多光谱图像。

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