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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的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：CN120259100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510737033.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的方法及装置是由涂兵;韦小娟;刘博;李军;方乐缘;贺燕;陈云云;曹兆楼;姜谱照设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了高光谱图像处理技术领域的一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的方法及装置，旨在解决现有技术中在处理高光谱和多光谱图像时，融合结果的光谱和空间信息保留不足，且空间分辨率较差的问题。其获取高光谱图像和多光谱图像；将上采样后的高光谱图像与多光谱图像进行拼接融合，获取融合后的高光谱图像；对融合后的高光谱图像进行特征提取，获得浅层光谱空间特征；将浅层光谱空间特征进行小波变换，获取多尺度子带特征图；本发明通过小波变换实现多尺度提取特征，又在Mamba模块加入局部特征提取模块，充分获取光谱信息和空间信息，实现了高光谱图像与多光谱图像的多尺度融合，提高特征提取的精度，获得更高质量的图像。

本发明授权一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多尺度融合高光谱图像和多光谱图像的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高光谱图像和多光谱图像； 对高光谱图像上采样，获取上采样后的高光谱图像，将上采样后的高光谱图像与多光谱图像进行拼接融合，获取融合后的高光谱图像； 通过浅层特征提取模块对融合后的高光谱图像进行特征提取，获得浅层光谱空间特征；其中，所述浅层特征提取模块包括卷积和多个残差块，其中，卷积用于对所输入的初始特征进行初步特征提取，获取第一提取特征；多个残差块用于从第一提取特征中逐层提取更高层次的特征，获取第二提取特征，再将初始特征与第二提取特征进行残差连接，获取浅层光谱空间特征； 将浅层光谱空间特征进行小波变换，获取多尺度子带特征图； 将多尺度子带特征图输入深层特征提取模块，获得多尺度深层光谱空间特征； 将多尺度深层光谱空间特征融合，获取融合后的深层光谱空间特征，根据融合后的深层光谱空间特征和浅层光谱空间特征，获取光谱空间特征； 根据光谱空间特征和上采样后的高光谱图像，获取高分辨率高光谱图像； 其中，所述深层特征提取模块包括光谱Mamba块和空间Mamba块； 所述将多尺度子带特征图输入深层特征提取模块，获得多尺度深层光谱空间特征，具体包括对各尺度的子带特征图分别执行如下步骤： 步骤A：将子带特征图展平为向量形式并向量序列化，获取序列； 步骤B：通过编码器生成位置编码，并将位置编码增加到序列中，保留序列的空间信息，获取正确编码位置信息后的序列； 步骤C：将正确编码位置信息后的序列输入到光谱Mamba块中，通过解码器获取深层光谱特征； 将深层光谱特征替换所述步骤A中的子带特征图，而后重复步骤A和步骤B，重新获取正确编码位置信息后的序列，将重新获取的正确编码位置信息后的序列输入到空间Mamba块中，通过解码器获取深层光谱空间特征。

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