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龙图腾网恭喜宁波大学科学技术学院申请的专利一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成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：CN119625112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510165176.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法是由骆挺;华泽天;何周燕;宋洋;金充充;黄江涛设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感图像处理领域，公开了一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，包括以下步骤：接收输入的低分辨率高光谱图像和全色图像，分别用于提供光谱信息和空间信息；通过抗噪声预融合子网络对低分辨率高光谱图像进行噪声过滤，并利用全色图像的高空间分辨率信息与低分辨率高光谱图像的光谱特征相关性生成预融合的高光谱图像；通过高频增强子网络，基于条件扩散模型对预融合图像进行高频细节重建与增强；通过小波逆变换融合预融合图像的低频信息与高频增强子网络生成的高频细节信息，输出最终的高分辨率高光谱图像。本发明能够在多种噪声环境下有效融合光谱与空间信息，生成具有高光谱保真度和空间细节的高分辨率高光谱图像。

本发明授权一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双子网络结构的高质量HRHS图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：接收输入的低分辨率高光谱图像和全色图像，分别用于提供光谱信息和空间信息；通过抗噪声预融合子网络对所述低分辨率高光谱图像进行噪声过滤，并利用全色图像的高空间分辨率信息与低分辨率高光谱图像的光谱特征相关性生成预融合的高分辨率高光谱图像；通过高频增强子网络，基于扩散模型对所述预融合图像进行高频细节重建与增强，生成增强的高分辨率高光谱图像；通过小波逆变换融合预融合图像的低频信息与高频增强子网络生成的高频细节信息，输出最终的高分辨率高光谱图像；所述抗噪声预融合子网络包括：对低分辨率高光谱图像进行两次上采样操作，并利用大核卷积滤除噪声，得到干净的光谱特征；对所述干净的光谱特征与全色图像分别进行卷积处理，利用残差块提取光谱特征与空间特征；通过空间-光谱融合模块将光谱特征与空间特征进行融合，建立光谱与空间的相关性；通过卷积操作输出包含高保真度主体信息的预融合高光谱图像；所述高频增强子网络包括：基于扩散模型，通过前向过程将高频子带逐步加噪处理生成高斯噪声图像，并通过反向过程逐步去噪重建高频细节；编码器模块，通过多层融合操作将输入特征与去噪后的光谱特征结合，得到包含丰富光谱信息的编码特征；解码器模块，通过多层融合操作将编码特征与全色图像的高频细节结合，重建高分辨率的高光谱图像。

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