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龙图腾网恭喜郑州轻工业大学申请的专利基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感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：CN114936995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210676577.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法是由黄伟设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感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大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法，其中局部与非局部特征提取模块是由多尺度残差块与大核注意力模块构成的，使用金字塔挤压注意模块充分整合大核注意力模块与多尺度残差块所提取的空间与通道维度的局部与非局部信息，然后采用基于非对称卷积的U型特征提取网络来获取不同尺度与深度的低频特征，在编解码的过程中增强特征的语义，并充分融合上下文信息。本发明通过局部与非局部结合的方式，从通道与空间角度对遥感图像进行特征提取，并构建金字塔挤压注意模块充分整合所提取特征，利用ACUNet增强特征的语义信息以及充分融合上下文，从而大大提升了多光谱与全色图像融合结果的图像质量。

本发明授权基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：对低分辨率的多光谱图像与全色图像进行预处理，通过两个简单卷积块进行初步提取特征；S2：构造由多尺度残差块与大核注意力模块组成的局部与非局部特征提取模块，所述的大核注意力模块用于获取长程依赖关系、局部空间信息以及空间与光谱维度的适应性，所述的多尺度残差块用于提取多尺度局部空间信息，并对提取的特征进行初步的信息聚合；其中所述步骤S2具体为：S201：将步骤1中获取的两种特征进行拼接操作输入到多尺度残差块与大核注意力模块中；S202：在多尺度残差块中，引入了不同大小的卷积来获取其不同尺度的局部特征，并单独引入一条由3个3×3卷积构成的级联分支，来获取对应的5×5,7×7尺度的更加精细的特征，最后使用一个1×1卷积来实现多尺度特征的信息聚合，进行局部尺度信息的互补；S203：在大核注意力模块中，结合注意力机制，利用空间长程卷积空间、局部卷积以及通道卷积来获取空间与通道上的局部信息以及长程依赖关系的注意力图；S204：将这两个分支所提取的特征利用1×1卷积对特征进行初步的聚合，并将特征映射到高维空间用于后续的深度特征融合；S3：通过金字塔挤压注意力模块在更细粒度的水平上有效地提取多尺度空间信息，并发展长期的通道依赖性；所述步骤S3具体包括：S301：通过多尺度金字塔卷积结构来整合输入特征图的信息，同时，通过压缩输入特征张量的通道维数，从每个通道级特征图中提取出不同尺度的空间信息；S302：利用通道注意力模块提取多尺度特征图的通道级注意权重，并与整体多尺度特征图相乘得到最终的特征图；S4：在整合信息后，将特征输入非对称卷积块构成的U型网络中，利用非对称卷积块来增强局部关键点的效果，同时U型网络的编解码构造能够获取不同尺度与深度的特征，同时增强遥感图像的语义信息；S5：再将输出的特征输入到局部与非局部特征提取模块与金字塔挤压注意力模块中，用于最终的特征增强与图像重建；S6：利用均方根误差损失对模型进行优化，并调整网络的训练参数，以获取最优结果。

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