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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學(xué)申請的專利一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120259100B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510737033.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/50；該發(fā)明授權(quán)一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法及裝置是由涂兵;韋小娟;劉博;李軍;方樂緣;賀燕;陳云云;曹兆樓;姜譜照設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了高光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中在處理高光譜和多光譜圖像時(shí)，融合結(jié)果的光譜和空間信息保留不足，且空間分辨率較差的問題。其獲取高光譜圖像和多光譜圖像；將上采樣后的高光譜圖像與多光譜圖像進(jìn)行拼接融合，獲取融合后的高光譜圖像；對融合后的高光譜圖像進(jìn)行特征提取，獲得淺層光譜空間特征；將淺層光譜空間特征進(jìn)行小波變換，獲取多尺度子帶特征圖；本發(fā)明通過小波變換實(shí)現(xiàn)多尺度提取特征，又在Mamba模塊加入局部特征提取模塊，充分獲取光譜信息和空間信息，實(shí)現(xiàn)了高光譜圖像與多光譜圖像的多尺度融合，提高特征提取的精度，獲得更高質(zhì)量的圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多尺度融合高光譜圖像和多光譜圖像的方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取高光譜圖像和多光譜圖像； 對高光譜圖像上采樣，獲取上采樣后的高光譜圖像，將上采樣后的高光譜圖像與多光譜圖像進(jìn)行拼接融合，獲取融合后的高光譜圖像； 通過淺層特征提取模塊對融合后的高光譜圖像進(jìn)行特征提取，獲得淺層光譜空間特征；其中，所述淺層特征提取模塊包括卷積和多個(gè)殘差塊，其中，卷積用于對所輸入的初始特征進(jìn)行初步特征提取，獲取第一提取特征；多個(gè)殘差塊用于從第一提取特征中逐層提取更高層次的特征，獲取第二提取特征，再將初始特征與第二提取特征進(jìn)行殘差連接，獲取淺層光譜空間特征； 將淺層光譜空間特征進(jìn)行小波變換，獲取多尺度子帶特征圖； 將多尺度子帶特征圖輸入深層特征提取模塊，獲得多尺度深層光譜空間特征； 將多尺度深層光譜空間特征融合，獲取融合后的深層光譜空間特征，根據(jù)融合后的深層光譜空間特征和淺層光譜空間特征，獲取光譜空間特征； 根據(jù)光譜空間特征和上采樣后的高光譜圖像，獲取高分辨率高光譜圖像； 其中，所述深層特征提取模塊包括光譜Mamba塊和空間Mamba塊； 所述將多尺度子帶特征圖輸入深層特征提取模塊，獲得多尺度深層光譜空間特征，具體包括對各尺度的子帶特征圖分別執(zhí)行如下步驟： 步驟A：將子帶特征圖展平為向量形式并向量序列化，獲取序列； 步驟B：通過編碼器生成位置編碼，并將位置編碼增加到序列中，保留序列的空間信息，獲取正確編碼位置信息后的序列； 步驟C：將正確編碼位置信息后的序列輸入到光譜Mamba塊中，通過解碼器獲取深層光譜特征； 將深層光譜特征替換所述步驟A中的子帶特征圖，而后重復(fù)步驟A和步驟B，重新獲取正確編碼位置信息后的序列，將重新獲取的正確編碼位置信息后的序列輸入到空間Mamba塊中，通過解碼器獲取深層光譜空間特征。

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