深圳大學賈森獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115565045B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211317702.3，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法是由賈森;閔智超;符喜優;徐萌設計研發完成，并于2022-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法，其中，上述方法包括：使用雙分支網絡結構在融合前先進行跨分支融合以加強雙分支網絡提取特征之間的相關性；采用基于空間域劃分的多頭自注意力提取光譜特征，能有效獲取光譜的全局特征；采用多尺度補丁提取空間特征以更好地挖掘多光譜中豐富的空間特征，再融合光譜特征和空間特征并進行圖像重建，獲得高分辨率高光譜圖像。與現有技術相比，充分考慮到多光譜圖像和高光譜圖像特征圖之間的相關性，提取特征精度高，能獲得高質量的高分辨率高光譜圖像。
本發明授權基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法在權利要求書中公布了：1.基于多尺度空譜變換的高光譜與多光譜圖像融合方法，其特征在于，包括： 將高光譜圖像和多光譜圖像各輸入雙分支網絡中的一個分支并跨分支融合，獲得融合后高光譜圖像和融合后多光譜圖像； 分別對所述融合后高光譜圖像和所述融合后多光譜圖像進行特征提取，獲得光譜淺層特征和空間淺層特征； 將所述光譜淺層特征輸入第一Transformer模塊，獲得光譜深度特征，所述第一Transformer模塊設有基于空間域劃分的多頭自注意力； 將所述空間淺層特征輸入第二Transformer模塊，獲得空間深度特征，所述第二Transformer模塊采用多尺度補丁以多尺度提取多光譜圖像中的空間特征； 融合所述光譜深度特征和所述空間深度特征，獲得空間光譜特征； 將所述空間光譜特征輸入圖像重建模塊，獲得高分辨率高光譜圖像。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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