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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质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：CN118537234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410596686.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质是由益琛;刘卓鑫;刘继明;李陇杰;李荷欢;王诚勇设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质，涉及高光谱成像技术领域。所述方法包括：获取原始高光谱图像；将原始高光谱图像输入双分支光谱解混网络，得到目标高光谱图像；目标高光谱图像的空间分辨率高于原始高光谱图像的空间分辨率；双分支光谱解混网络包括融合分支和残差分支，以及与融合分支和残差分支均连接的总分支；其中，融合分支用于根据原始高光谱图像的端元矩阵和分辨率丰度进行结合，得到线性高分辨率高光谱图像；残差分支用于获取残差图像；总分支用于根据线性高分辨率高光谱图像和残差图像进行重构，得到目标高光谱图像。本发明能够有效提升高光谱图像的空间分辨率。

本发明授权基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支光谱解混网络的高光谱图像融合方法，其特征在于，包括： 获取原始高光谱图像； 所述双分支光谱解混网络包括融合分支和残差分支，以及与所述融合分支和所述残差分支均连接的总分支； 其中，所述融合分支用于根据所述原始高光谱图像的端元矩阵和分辨率丰度进行结合，得到线性高分辨率高光谱图像； 在残差分支中，提取原始高光谱图像中的空间纹理和光谱细节，并对得到的非线性空间-光谱结构特征进行映射，得到与所述线性高分辨率高光谱图像的大小和通道数均相同的残差图像； 在总分支中，将所述残差图像与所述线性高分辨率高光谱图像相加，重构出融合后的目标高光谱图像； 其中，对于融合分支更具体的处理过程为： 首先使用线性分解高光谱图像快速算法来获取高光谱图像中的端元矩阵； 1中间空间增强结果： 首先低空间分辨率高光谱图像和高空间分辨率多光谱图像进行融合，将低空间分辨率HSI进行空间上采样，生成与高空间分辨率MSI相同尺寸的图像，记为；然后将两个图像沿着光谱维度以顺序堆叠的方式级联在一起，输入CNN-A网络，生成了经过空间增强的图像；网络架构采用镜像填充模式，对输入样本块的边缘进行镜像翻转，并在边缘周围进行填充； 2丰度估计结果： 经过CNN-A网络得到的中间空间增强图像需要与全色图像进行锐化融合，并级联输入CNN-B网络，从而得到丰度矩阵；最后，在不考虑非线性因素的情况下，预测的丰度矩阵与端元矩阵重构线性高分辨率HSI，。

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