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龙图腾网恭喜江苏海洋大学申请的专利基于GAN和Transformer的全色与多光谱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：CN117350923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311331238.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于GAN和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合方法是由康家银;姬云翔;马寒雁;张文娟;秦秋玉;孔石泉设计研发完成，并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAN和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于GAN和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合方法，解决纹理等细节信息丢失和光谱失真的问题。本方法采用特定的生成对抗网络结构，设计了并行的基础层和细节层支路，有效地提取图像的纹理和光谱特征。通过引导滤波器进行源图像分解。通过使用卷积神经网络和Transformer网络，该方法能够分别有效地提取图像的局部纹理和全局光谱特征。判别器部分则包含两个专门设计的子网络，分别对基础层和细节层进行判别。本方法满足遥感图像融合的高质量需求，以确保在融合过程中既保留了空间分辨率高的全色图像的纹理信息，又尽可能多地传递了光谱分辨率高的多光谱图像的光谱信息，为遥感图像分析提供了强大的工具。

本发明授权基于GAN和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于GAN和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：使用引导滤波器将源图像进行分解，得到多光谱基础层、多光谱细节层、全色基础层和全色细节层，并针对全色图像与多光谱图像各自的特性分别采用不同的分解策略；S2：将多光谱基础层与全色基础层在通道维度堆叠，得到输入基础层图像；将多光谱细节层与全色细节层在通道维度堆叠，得到输入细节层图像；S3：对包含主要纹理信息的细节层图像，使用卷积神经网络实现纹理信息的特征提取；S4：对含有部分纹理细节信息和较多光谱信息的基础层图像，使用Transformer网络进行特征提取，并将S3中提取的特征与此步提取的特征进行融合，然后基于融合的特征进行图像重建，从而得到融合后的具有丰富纹理信息与光谱信息的融合图像，以作为生成器的输出结果；S5：将生成器输出的融合图像进行引导滤波分解，得到融合图像的基础层图像与细节层图像，并将其基础层图像与经过平均值计算的源图像基础层、其细节层图像与经过最大值计算的源图像细节层分别输入到基础层判别器、细节层判别器中，从基础层信息、细节层信息两个层面对输入的融合图像与源图像进行判别；S6：通过生成器与基础层判别器和细节层判别器不断地对抗与优化训练，直至基础层判别器与细节层判别器均无法辨别出生成器生成的融合图像，得到最终的融合结果。

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