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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利基于光谱信息融合的高阶张量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：CN115496662B 。

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：202211213611.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建方法是由陈希爱;范慧杰;田建东;贾慧迪;王非凡设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建方法，是一种利用加权组稀疏和光谱解混的加权低Tensor‑TrainTT秩张量分析实现高光谱图像超分辨率重建的方法。本发明利用高‑多光谱图像的高空间‑光谱相关性和非局部自相似性，利用低TT秩张量分解对块张量数据进行近似恢复，挖掘块张量数据中蕴含的非局部自相似性；加权组稀疏作为正则化项来描述高光谱图像的空间‑光谱连续性；采用基于加权非凸正则化的线性谱分解作为一种有效的谱正则化，以减少谱失真。该方法解决了超分辨率重建、高‑多光谱融合、噪声去除以及图像细节恢复等问题，并实验验证了其有效性和先进性。

本发明授权基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建方法，其特征在于，在先验初始模型基础上进行如下步骤，再反复迭代优化求解，获取基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建模型，实现高阶张量光谱图像超分辨率重建，包括： 步骤1、添加加权低TT秩高阶张量正则项，用于利用高-多光谱图像的高空间-光谱相关性和非局部自相似性，挖掘块张量数据中蕴含的非局部自相似性；是通过对图像分割成一组图像块，找到与选定块最相似的一组块进行堆叠，形成4D非局部自相似块； 步骤2、添加加权组稀疏正则项，用于描述高光谱图像的空间-光谱连续性； 步骤3、添加加权光谱解混正则项，将加权非凸正则化的线性谱分解作为谱正则化，以减少谱失真，实现高-多光谱信息融合； 所述基于光谱信息融合的高阶张量光谱图像超分辨率重建模型为： 其中，为加权低TT秩高阶张量正则项，为加权组稀疏正则化项， 为高光谱、多光谱的加权光谱解混正则项，λr为低秩权重因子，λt为组稀疏权重因子，为待恢复图像的权重因子，为输入图像的权重因子，Wr为低秩权重矩阵，Wt为组稀疏权重矩阵，为待恢复图像的权重矩阵，为输入图像的权重矩阵，U1为待恢复图像的丰富度，U2为输入图像的丰富度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。