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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利基于压缩全色光图像的遥感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：CN115249222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202110466705.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于压缩全色光图像的遥感图像融合方法是由何小海;刘屹霄;任超;滕奇志;陈洪刚;熊淑华;卿粼波设计研发完成，并于2021-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩全色光图像的遥感图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于压缩全色光图像的遥感图像融合方法。主要包括以下步骤：在DCT域以局部宽激活残差块组为主要构建单元，在像素域以高通滤波跳跃连接的残差模块为主要构建单元，搭建联合双域学习的用于去压缩图像块效应的网络模型；训练该网络模型，压缩质量因子为60；利用训练好的网络进行压缩图像恢复，输出去除压缩效应后的全色光图像；搭建基于多尺度空洞残差块组的遥感图像融合网络模型；利用训练图像数据集，训练该融合网络；输入去除压缩效应后的全色光图像和多光谱图像，输出最终的融合结果。本发明所述的融合方法能获得很好的主客观效果。因此，本发明是一种有效的针对压缩全色光图像的遥感图像融合方法。

本发明授权基于压缩全色光图像的遥感图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于压缩全色光图像的遥感图像融合方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：在离散余弦变换DCT域以局部宽激活残差块组为构建单元，在像素域以高通滤波跳跃连接的残差模块为构建单元，搭建联合双域学习的用于去除压缩图像块效应的网络模型； 步骤二：利用步骤一的网络，训练图像去块效应模型，压缩质量因子为60； 步骤三：针对输入的压缩全色光图像，通过训练好的去除压缩块效应网络进行图像恢复，输出去除压缩块效应的全色光图像； 步骤四：以多尺度空洞残差块组为构建单元，搭建用于遥感图像融合的网络模型； 步骤五：利用训练图像数据集，训练步骤四中构建的网络； 步骤六：以去除压缩块效应后的全色光图像和多光谱图像作为网络输入，输出最终的融合结果；其特征在于步骤一所述的联合双域学习的去除压缩图像块效应网络中的高通滤波跳跃连接残差块组，包括在像素域去压缩网络中，图像经过尺寸3×3的64通道的滤波器编码后，通过两个常规残差块，残差块由两个尺寸3×3的64通道滤波器和一个跳跃连接构成，最后经过尺寸3×3的64通道滤波器进行解码，整体输入输出端由一个高通滤波信息传递进行长跳跃连接，高通滤波信息由原图信息减去低通信息，低通信息由均值滤波产生，高通滤波信息的跳跃连接在像素域上提供了高频细节信息的传递，加快了网络的收敛速度，以便在更好地学习特征的同时降低训练难度；其特征在于步骤一所述的联合双域学习的去除压缩图像块效应网络中的量化系数损失函数Lquantization： 其中，和分别代表参考原始图像块和去除压缩效应的图像块的DCT系数；下标k和l表示图像块中像素所在的行和列，范围为[1,8]；M是量化矩阵，Mk.l是图像块中k行l列的量化值，round表示四舍五入取值。

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