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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于空间频率协同网络的多光谱和高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：CN119314012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411352752.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法是由徐萌;莫子谦;贾森;张书瑜;符喜优;何汝艳设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法，涉及遥感技术领域，公开了基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法，包括：获取遥感图像的多光谱图像与高光谱图像；基于预设融合模型中的CSAM模块，对多光谱图像与高光谱图像的空间分支特征进行空间依赖关系的捕捉，获得空间特征；基于预设融合模型中的SFBM模块，对空间分支特征进行频率依赖性的确定，获得频率特征；基于预设融合模型中的卷积层，对空间特征与频率特征进行融合，获得多光谱图像与高光谱图像的融合图像。通过整合空间域和频率域特征，使得模型能够更准确地捕捉和融合多光谱和高光谱图像中的复杂信息，显著提升了图像融合的质量。

本发明授权基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间频率协同网络的多光谱和高光谱图像融合方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取遥感图像的多光谱图像与高光谱图像； 基于预设融合模型中的卷积层，对所述多光谱图像与所述高光谱图像的拼接图像进行空间分支处理，获得所述拼接图像的空间分支特征，所述空间分支特征为对所述多光谱图像与所述高光谱图像进行空间分支处理后的特征； 基于所述预设融合模型中的CSAM模块，压缩所述空间分支特征获得所述空间分支特征的特征表征图，所述CSAM模块为压缩空间增强模块； 基于所述特征表征图，执行所述CSAM模块中的自注意力机制，对所述空间分支特征进行空间依赖关系的捕捉，获得空间特征； 基于所述预设融合模型中的SFBM模块，对所述空间分支特征进行频域分支，获得所述空间分支特征的特征频谱，所述SFBM模块为选择性频率分叉模块； 基于所述SFBM模块中的频率分叉层，从所述特征频谱中提取所述空间分支特征对应频谱的幅值分量与相位分量； 基于所述SFBM模块中的点卷积层，利用所述幅值分量与所述相位分量，对所述空间分支特征进行频率依赖性的确定，获得频率特征； 基于所述预设融合模型中的卷积层，对所述空间特征与所述频率特征进行融合，获得所述多光谱图像与所述高光谱图像的融合图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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