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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法、系统及设备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：CN121032819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511557293.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法、系统及设备是由杨勇;刘紫阳;黄淑英;王晓争设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提供基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法、系统及设备，包括对待处理图像进行特征提取；根据随机掩蔽率生成互补二值掩码，对待处理图像进行掩蔽得到掩蔽图像，使对掩蔽图像进行重建，得到重建图像；对重建图像进行多尺度特征提取，得到多尺度特征，对多尺度特征进行标记序列展平得到映射向量，从而得到相关性矩阵，根据相关性矩阵得到相关性掩码矩阵，并通过相关性掩码矩阵得到相关性注意力输出；对互补相关性矩阵取反，得到取反相关性矩阵，从而得到取反相关性掩码矩阵，并通过取反相关性掩码矩阵得到互补注意力输出；对相关性注意力输出和互补注意力输出进行残差块拼接，本发明可以得到清晰的目标图像。

本发明授权基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于掩码自编码器的多光谱图像融合方法，其特征在于，包括： S1：获取待处理图像，通过残差块对所述待处理图像进行特征提取，得到浅层特征； S2：确定随机掩蔽率，根据随机掩蔽率生成互补二值掩码，通过互补二值掩码对浅层特征进行掩蔽，得到掩蔽图像，构建图像解码器，使用图像解码器对掩蔽图像进行重建，得到重建图像； 其中，确定掩码块维数和随机掩蔽率，根据掩码块维数和随机掩蔽率生成二值掩码，对所述二值掩码取互补值，得到补值二值掩码，所述互补二值掩码包括二值掩码和补值二值掩码； 通过二值掩码对高光谱浅层特征进行遮蔽，得到高光谱掩蔽图像，通过补值二值掩码对全色浅层特征进行遮蔽，得到全色掩蔽图像； S3：对重建图像进行多尺度特征提取，得到多尺度特征，对多尺度特征进行标记序列展平，得到映射向量，根据映射向量得到相关性矩阵，根据相关性矩阵得到相关性掩码矩阵，并通过相关性掩码矩阵得到相关性注意力输出； 其中，对所述重建图像进行多尺度特征提取，得到包括多尺度全色特征和多尺度高光谱特征的所述多尺度特征； 构建Top-k相关性注意力单元，得到： 其中，为第m层中间相关性注意力输出，Up为对括号内的内容进行上采样，TKRA为Top-k相关性注意力单元，为第i个尺度的多尺度全色特征，为第i个尺度的多尺度高光谱特征；对于输入的多尺度特征以及第m-1层中间相关性注意力输出，对其进行层归一化和卷积，并进行形状变换操作，完成标记序列展平，得到包括第一映射向量、第二映射向量和第三映射向量的映射向量： 其中，shape为对括号内的内容进行形状变换操作，为对括号内的内容进行3×3的深度卷积，为对括号内的内容进行1×1的卷积，LN为对括号内的内容进行层归一化； 使用每一个相关性掩码矩阵分别进行归一化指数函数运算，得到第n个相关性注意矩阵： 其中，softmax为对括号内的内容进行归一化指数函数运算，为逐元素乘法，t为根据经验确定的注意力系数； 通过缩放因子和映射向量得到相关性矩阵S： 其中，代表矩阵乘法，T表示转置；使用每一个相关性掩码矩阵分别进行归一化指数函数运算，得到第n个相关性注意矩阵； 为每一个相关性注意矩阵确定可学习的第n个相关性注意矩阵所对应的第n个通道级缩放因子，这样就可以得到Top-k相关性注意力单元的输出值： 将Top-k相关性注意力单元的输出值代入到上文的公式中，即可得到中间相关性注意力输出，将m=3时的中间相关性注意力输出作为相关性注意力输出； S4：对多尺度特征进行标记序列展平得到互补相关性矩阵，并对互补相关性矩阵取反，得到取反相关性矩阵，根据取反相关性矩阵得到取反相关性掩码矩阵，并通过取反相关性掩码矩阵得到互补注意力输出； 使用与步骤S3同样的方法进行层归一化和卷积，并进行形状变换操作，得到对应的映射向量，在得到对应的映射向量后，用与上文相同的方式得到Top-k互补注意力单元中的相关性矩阵，也就是互补相关性矩阵；使用与步骤S3相同的方法得到互补注意力输出； S5：对相关性注意力输出和互补注意力输出进行残差块拼接，得到目标图像。

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