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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合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：CN120279368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510759225.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合方法是由杨勇;杨怀远;黄淑英设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像技术领域，具体公开了一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合方法，包括：S1：获取全色图像和低分辨率高光谱图像；S2：将全色图像和低分辨率高光谱图像映射至频率域，然后提取得到全局频率特征图；S3：将全色图像、低分辨率高光谱图像和全局频率特征图输入FU‑Net网络，结合全局频率特征图，对全色图像和低分辨率高光谱图像进行融合，得到不同尺度的融合特征；S4：利用不同尺度的融合特征进行图像重构，得到高分辨率高光谱图像。本发明在频率域和空间域中实现双重特征学习与融合，显著提升HISR任务的性能。

本发明授权一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频率域特征先验的遥感图像超分辨率融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取全色图像和低分辨率高光谱图像； S2：将全色图像和低分辨率高光谱图像映射至频率域，然后提取得到全局频率特征图； 在S2中，将全色图像和低分辨率高光谱图像分别通过傅里叶变换模块，从空间域映射至频率域，得到低频频率域特征和高频频率域特征； 将低频频率域特征和高频频率域特征输入到FRB模块，提取全局频率特征，得到全局频率特征图； FRB模块的公式为： 其中，表示低频频率域特征，表示高频频率域特征，表示拼接，表示和融合之后的特征图，表示1x1卷积操作，表示逐元素乘，表示高频的特征图，表示卷积操作，表示经过多个卷积核进行深度特征提取的特征图，表示全局频率特征图； S3：将全色图像、低分辨率高光谱图像和全局频率特征图输入FU-Net网络；结合全局频率特征图，对全色图像和低分辨率高光谱图像进行融合，得到不同尺度的融合特征； 在S3中，FU-Net网络中，在每个阶段通过下采样或上采样对低分辨率高光谱图像执行尺度变换和通道数量的调整，得到低分辨率高光谱图像输出特征； 在每个阶段，全色图像通过下采样或上采样，得到与低分辨率高光谱图像输出特征尺度和通道层面对齐的全色图像输出特征；通过交叉变换模块将全色图像输出特征与低分辨率高光谱图像输出特征进行特征融合，得到交叉变换模块的输出特征； 对于具有对应的全局频率特征图的交叉变换模块的输出特征，将交叉变换模块的输出特征与全局频率特征图相乘，得到融合特征；对于不具有对应的全局频率特征图的交叉变换模块的输出特征，直接将交叉变换模块的输出特征作为融合特征；得到不同尺度的融合特征； S4：利用不同尺度的融合特征进行图像重构，得到高分辨率高光谱图像。

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