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龙图腾网恭喜大连民族大学申请的专利基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化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：CN119515728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411587725.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化方法是由刘丹凤;王恩源;王立国;刘海涛设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化方法，包括：对上采样后的低分辨率多光谱图像与全色图像进行融合，得到融合后图像，分别提取低分辨率多光谱图像和融合后图像的强度分量，将低分辨率多光谱图像和融合后图像的强度分量及全色图像输入多模态纹理校正模型，并通过优化方法对多模态纹理校正模型进行优化求解，得到纹理校正图像；对纹理校正图像进行细节提取及施加边缘保护，得到第一图像细节；对上采样后的低分辨率多光谱图像进行细节提取及施加边缘保护，得到第二图像细节；对第一图像细节及第二图像细节进行自适应融合，得到细节信息，将细节信息添加到上采样后的低分辨率多光谱图像，得到最终的高分辨率多光谱图像。

本发明授权基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态纹理校正和自适应边缘细节融合的全色锐化方法，其特征在于，包括：获取低分辨率多光谱图像及全色图像，对上采样后的低分辨率多光谱图像与全色图像进行融合，得到融合后图像，分别提取所述低分辨率多光谱图像和融合后图像的强度分量，将所述低分辨率多光谱图像和融合后图像的强度分量及全色图像输入多模态纹理校正模型，并通过优化方法对多模态纹理校正模型进行优化求解，得到纹理校正图像，其中所述多模态纹理校正模型基于变分优化模型进行构建；对所述纹理校正图像进行细节提取及施加边缘保护，得到第一图像细节；对上采样后的低分辨率多光谱图像进行细节提取及施加边缘保护，得到第二图像细节；对第一图像细节及第二图像细节进行自适应融合，得到细节信息，将所述细节信息添加到上采样后的低分辨率多光谱图像，得到最终的高分辨率多光谱图像；多模态纹理校正模型为： 其中，TC为纹理校正图像，D表示下采样矩阵，H表示退化滤波器，I0表示低分辨率多光谱图像的强度分量，α、β、γ、δ、θ表示不同项对应的惩罚参数，为拉普拉斯算子，P表示全色图像，Inet表示融合后图像的强度分量，||·||F表示Frobenius范数，||·||1表示1范数；退化滤波器H通过自适应退化滤波器算法进行获取，其中，所述退化滤波器H采用高斯滤波器HA，自适应退化滤波器算法为： 其中，DHATC＝DF-1HAu,vFTC；F.表示FFT操作，F-1.表示IFFT操作；高斯滤波器HA的频率域表达式HAu,v为： 其中，DCu,v表示点u,v到频率域中心的距离，σ表示标准差，σ根据相关性和相似性指标进行最佳值获取，σ的最佳值为σbest： 其中，ρDHATC,I0为DHATC与I0之间的CC指标，SDHATC,I0为DHATC与I0之间的SSIM指标。

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大连民族大学，其通讯地址为：116600 辽宁省大连市金普新区辽河西路18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”。