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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化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：CN117152006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311115149.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化方法是由贺丽君;任祉涵;张婉玥;李凡设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化方法，该方法针对现有有监督学习全色锐化方法依赖于真值，导致模型泛化性差的问题，以及无监督学习全色锐化方法简单堆叠卷积层，空间信息和光谱信息不能有效交互和融合，其次基于生成对抗网络与双重循环一致性的无监督全色锐化算法，设计了从源图像域到目标图像域的循环交互网络架构。其中，并行跨分辨率融合的生成器网络实现空间和光谱特征充分融合，同时保证高分辨率特征不丢失。基于跨域挖掘的空间信息提取预训练网络模块实现多光谱图像空间信息的精准表征。实验结果表明，该方法在定量和定性评价方面都优于现有的无监督全色锐化方法，提高了在全分辨率图像上的全色锐化性能。

本发明授权一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重循环一致性的无监督全色锐化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将全色图像PAN和低分辨率多光谱图像LRMS输入进生成器网络生成全色锐化后的高分辨率多光谱图像HRMS；生成器网络包括三个阶段，首先是多分辨率初始特征提取模块，然后是重复三次的多分辨率特征融合模块，最后通过高分辨率特征重建模块得到全色锐化结果；假设第一次得到的全色锐化图像为真值，判别器对其的标签设为真； 2在全色图像域循环中，将HRMS输入到跨域挖掘的空间信息提取模块提取其空间信息，得到虚假的全色图像fakePAN；将LRMS和fakePAN再次通过生成器输出得到虚假的全色锐化结果HRMS1，计算循环前后的全色锐化图像之间的相似一致性；将HRMS和HRMS1输入到判别器进行判别，判别器对HRMS1的标签设为假； 3在多光谱图像域循环中，通过对HRMS进行模糊和下采样得到其光谱信息，作为虚假的低分辨率多光谱图像fakeLRMS，然后将fakeLRMS和PAN再次通过生成器得到虚假的全色锐化结果HRMS2，判别器对HRMS2的标签设为假； 4计算生成器网络总损失函数，包括QNR损失、循环一致性损失、对抗性损失、空间损失和光谱损失，并根据总损失函数进行反向梯度传播，优化生成器网络参数； 5使用鉴别器网络对循环前后的高分辨率多光谱图像进行判别，并计算损失函数，根据损失函数进行反向梯度传播，优化鉴别器网络参数。

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