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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合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：CN120526278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511021683.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合方法是由殷健豪;栾金鹏;赵兴东;丁敏瑞;栾初晨;韩婉妤;胡毅强;罗中豪设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合方法，通过卷积操作与视觉变换器特征提取操作协同的特征提取范式，充分利用卷积操作的局部特征提取能力和视觉变换器特征提取操作的长距离依赖关系。特征提取过程中，利用跨模态交叉注意力模块将局部空间特征与全局语义特征进行交互融合，并通过通道局部增强注意力机制捕捉不同模态特征间的相关性，增强特征表达能力。使得低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像在融合的过程中，降低了计算成本，提高了局部特征提取能力，避免了空间细节丢失、跨模态信息交互能力不足等问题的出现。

本发明授权基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构双分支协同的高光谱与多光谱图像融合方法，用于融合低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像，其特征在于，所述方法包括： 将所述低分辨率高光谱图像进行上采样后与所述高分辨率多光谱图像进行差值融合得到差值融合特征； 通过卷积神经网络对所述差值融合特征进行特征提取得到浅层卷积特征；通过风车位移卷积对所述浅层卷积特征进行特征提取得到中层卷积特征； 通过视觉变换器对所述差值融合特征进行特征提取得到浅层变换器特征；通过视觉变换器对所述浅层变换器特征进行特征提取得到中层变换器特征； 通过对所述浅层卷积特征和所述浅层变换器特征进行跨模态交叉注意力操作得到浅层跨模态交叉注意力特征； 通过对所述中层卷积特征和所述中层变换器特征进行跨模态交叉注意力操作得到中层跨模态交叉注意力特征； 将所述中层卷积特征和所述中层变换器特征进行拼接，并对拼接后的结果依次进行卷积和激活函数操作得到深层特征； 对所述中层卷积特征、所述中层变换器特征和所述深层特征进行拼接后得到拼接特征； 对所述拼接特征进行自适应层次化特征融合操作得到权重图； 根据所述浅层跨模态交叉注意力特征、中层跨模态交叉注意力特征、深层特征和所述权重图确定目标融合特征。

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