买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于分类和多级残差增强的高光谱与多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：CN119399043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510005236.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于分类和多级残差增强的高光谱与多光谱图像融合方法是由吕国华;徐衍龙;张保栋;高永标;赵桂新设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类和多级残差增强的高光谱与多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分类和多级残差增强的高光谱与多光谱图像融合方法，涉及新一代信息技术领域。本申请中所述高光谱与多光谱图像融合方法获取的重建的高分辨率高光谱图像较为准确，而且重建的高分辨率高光谱图像与源图像所对应标签之间的偏差较少，在对图像细节重建方面较为突出，能够具有较高的还原精度；而且，本申请所述高光谱与多光谱图像融合方法在对背景噪声较多的源图像进行融合时具有较强的鲁棒性和适应性，能够有效地抑制背景噪声对图像融合质量的干扰；此外，本申请所述高光谱与多光谱图像融合方法对不同类别的地物还具有较强的区分能力和重建精度。

本发明授权基于分类和多级残差增强的高光谱与多光谱图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分类和多级残差增强的高光谱与多光谱图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：分别对PaviaUniversity数据集和PaviaCenter数据集中的图像进行预处理，获得训练集A和测试集；用于训练的原始低分辨率高光谱图像以及用于训练的高分辨率多光谱图像共同构成训练集A；S2、构建基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络；所述基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络，包括上采样模块和通道注意力模块以及并联的波段嵌入模块和空间注意力模块，波段嵌入模块连接第一个3×3卷积层，第一个3×3卷积层分别连接多级残差增强模块和分类网络，分类网络输出的图像即为分类任务的输出结果；分类网络和空间注意力模块均与信息交互模块连接，多级残差增强模块和信息交互模块均与第一个逐元素相乘模块连接，第一个逐元素相乘模块与第二个3×3卷积层连接；上采样模块、通道注意力模块以及波段嵌入模块并联，通道注意力模块以及第二个3×3卷积层均与第二个逐元素相乘单元连接，上采样模块以及第二个逐元素相乘模块均与基于注意力的多尺度融合模块相连接，基于注意力的多尺度融合模块的输出图像即为重建的高分率高光谱图像；S3、构建基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络的总生成损失；S4、基于训练集A得到训练集B，利用训练集B对基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络进行训练，得到基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络模型；波段嵌入模块的输入数据为原始低分辨率高光谱图像及原始高分辨率多光谱图像，上采样模块、通道注意力模块的输入数据为原始低分辨率高光谱图像，空间注意力模块的输入数据为原始高分辨率多光谱图像；S5、将待处理低分辨率高光谱图像和待处理高分辨率多光谱图像输入至训练好的基于分类引导和多级残差增强的图像融合网络模型中，前向传播一次，即可得到预测的重建的高分率高光谱图像以及分类结果。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。