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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建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：CN119904359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510403092.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建方法是由王永成;陈驰;孙蕴晗;钱进;胡雪岩设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感高光谱图像技术领域，尤其涉及一种基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建方法，首先从遥感高光谱图像数据集进行预处理，得到训练集；构建带有光谱超图支路、空间超图支路、语义超图支路、敏感波段提取支路以及恢复重建支路的混合神经网络；利用训练集对所述混合神经网络进行训练，得到混合网络模型；最后，将待重建的低分辨率遥感高光谱图像输入混合网络模型中，得到对应的重建遥感高光谱图像。本发明充分结合了空间、光谱和语义特征信息，捕捉图像中的主体结构和细节变化特性；敏感波段提取支路的提出加强多域特征之间的交叉引导和融合，充分提升超分辨率重建的效果。

本发明授权基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的遥感高光谱图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括： S1：获取遥感高光谱图像数据集，并对数据集进行预处理，得到训练集； S2：构建混合神经网络，利用步骤S1得到的训练集对所述混合神经网络进行训练，得到混合网络模型；所述混合神经网络包括： 光谱超图支路，对输入图像进行一维小波变换，得到逼近系数和细节系数；根据所述逼近系数和所述细节系数，构建得到低频特征超图和高频特征超图，再分别对所述低频特征超图和所述高频特征超图转换得到低频特征超图算子和高频特征超图算子；将输入图像作为输入特征，与所述低频特征超图算子和所述高频特征超图算子输入到光谱超图互注意力模块中，输出的特征再与所述低频特征超图算子和所述高频特征超图算子经不少于1个的光谱超图互注意力模块处理，得到光谱特征； 空间超图支路，提取输入图像中的空间特征； 语义超图支路，提取输入图像中的语义特征； 敏感波段提取支路，对所述光谱特征、所述空间特征以及所述语义特征进行融合，并利用融合后的特征提取输入图像的高质量语义特征； 恢复重建支路，以输入图像的初步超分辨率图像为基础，结合所述光谱特征、所述空间特征、所述语义特征以及所述高质量语义特征，得到重建遥感高光谱图像； S3：将待重建的低分辨率遥感高光谱图像输入步骤S2得到的混合网络模型中，得到对应的重建遥感高光谱图像。

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