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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法及装置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：CN119851073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411782510.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法及装置是由郭擎;周庆泽;黄鹏设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法及装置，涉及遥感卫星技术领域。其中，方法包括：获取全色图像和多光谱图像；基于所述全色图像的空间信息和所述多光谱图像的光谱信息，生成先验图像，所述先验图像用于约束遥感图像空谱融合网络对所述全色图像和所述多光谱图像的融合过程；将所述全色图像、所述多光谱图像以及所述先验图像输入至所述遥感图像空谱融合网络，获取所述遥感图像空谱融合网络输出目标融合图像；实施本申请提供的技术方案，增强了模型在处理不同传感器数据时的泛化能力，实现了更稳定的融合效果。

本发明授权基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于先验图像约束的自监督遥感图像空谱融合方法，其特征在于，包括： 获取全色图像和多光谱图像； 基于所述全色图像的空间信息和所述多光谱图像的光谱信息，生成先验图像，所述先验图像用于约束遥感图像空谱融合网络对所述全色图像和所述多光谱图像的融合过程； 将所述全色图像、所述多光谱图像以及所述先验图像输入至所述遥感图像空谱融合网络，获取所述遥感图像空谱融合网络输出目标融合图像； 其中，所述遥感图像空谱融合网络是基于目标损失函数通过自监督方式训练得到的，所述目标损失函数通过计算目标融合图像、样本全色图像以及样本多光谱图像之间的空间损失和光谱损失的概率分布差异构建； 所述遥感图像空谱融合网络包括残差模块、双重注意力模块以及密集融合模块； 所述将所述全色图像、所述多光谱图像以及所述先验图像输入至所述遥感图像空谱融合网络，获取所述遥感图像空谱融合网络输出目标融合图像，包括： 通过所述残差模块对所述全色图像、所述多光谱图像以及所述先验图像进行特征提取，得到深度特征； 通过所述双重注意力模块提取所述深度特征中的空间特征和光谱特征，并提取和拼接所述空间特征和光谱特征，得到拼接特征； 通过所述密集融合模块对所述拼接特征中多层次特征进行提取融合，得到目标融合特征； 解码所述目标融合特征得到目标融合图像。

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