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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种特征融合网络结构、方法及相关重建光谱图像系统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：CN119444610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411560913.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种特征融合网络结构、方法及相关重建光谱图像系统是由孙文方;王梦阳;李崩崩;宋蓓蓓;于淑芳;杜文旺;王哲设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征融合网络结构、方法及相关重建光谱图像系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特征融合网络结构、方法及相关重建光谱图像系统，属于多光谱图像技术领域。本发明提供的特征融合网络结构，采用傅立叶变换在频域上对光谱图像特征进行处理，充分利用全空间域信息，保留更多的空间分辨率，更好地捕捉和恢复光谱图像中的细节信息，此外，在跳跃连接处引入注意力机制，并将解码端的特征经过上采样与上层特征相融合，实现上下文信息的有效整合，提高光谱图像重建的效率和质量；基于特征融合网络结构重建光谱图像的系统，在保持较小的参数量和FLOPs的同时，能达到更好的重建效果，恢复图像的真实质感，减少马赛克痕迹，并在视觉上接近原始多光谱图像的质量水平。

本发明授权一种特征融合网络结构、方法及相关重建光谱图像系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合网络结构重建光谱图像的方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过3×3卷积提取光谱图像特征，得到图像特征； 基于特征融合网络结构的方法，得到第一特征A；所述特征融合网络结构的方法包括以下步骤：输入图像特征，进行1×1卷积提取浅层特征，得到浅层特征，对浅层特征分别进行感受野不同的多支路处理，得到特征，具体为：浅层特征不做处理，得到特征； 浅层特征经3×3卷积分为两路，一路不做处理，得到特征，另一路，将特征传递至浅层特征的支路； 浅层特征和特征经3×3卷积分为两路，一路不做处理，得到特征，另一路，将特征传递至浅层特征的支路； 浅层特征和特征经3×3卷积，得到特征； 浅层特征依次通过傅立叶正变换、两个1×1卷积及傅立叶反变换，得到特征；其中，FFT为傅立叶正变换；IFFT为傅立叶反变换；为1×1卷积； 合并所有特征，进行1×1卷积，再与输入特征相加得到第一特征A； 对第一特征A进行两次PixelUnshuffle操作，在不损失信息的情况下，减少图像的空间尺寸，增加特征通道数量，得到待处理第一特征B，再分两路操作； 其中，一路对待处理第一特征B进行通道注意力加权处理，得到通道注意力加权处理后的第一特征，再对通道注意力加权处理后的第一特征进行空间注意力加权处理，得到空间注意力加权处理后的第一特征C，将空间注意力加权处理后的第一特征C与待处理第一特征B相加，得到综合特征D，再将综合特征D经卷积处理后与未进行卷积处理的综合特征D相加，得到第二特征； 另一路对待处理第一特征B进行两次PixelShuffle操作，恢复图像的空间尺寸和特征通道数量，分别对两次PixelShuffle操作结果的特征进行上采样并相加，得到第三特征； 将第三特征与第二特征进行相加，得到最终的重建光谱图像。

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