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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于空间-光谱张量子空间表示的遥感影像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：CN118967481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411099141.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于空间-光谱张量子空间表示的遥感影像融合方法是由彭义东;智旭东;张莉萍;李伟生设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间-光谱张量子空间表示的遥感影像融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于空间‑光谱张量子空间表示的遥感影像融合方法，属于遥感图像融合领域。该方法将输入的LR‑HSI、HR‑MSI和HR‑HSI表示为三维张量。构建空间观测模型和基于超拉普拉斯先验的光谱观测模型，以有效刻画输入影像与目标HR‑HSI之间的关系。利用空间‑光谱张量子空间表示模型将HR‑HSI分解为低维系数张量、空间子空间张量和光谱子空间张量。通过张量奇异值分解算法T‑SVD从HR‑MSI和LR‑HSI中分别估计空间子空间张量和光谱子空间张量，并利用稀疏正则化约束和近端交替最小化算法优化求解系数张量。将估计得到的子空间张量和系数张量输入张量子空间表示模型，重建HR‑HSI。

本发明授权基于空间-光谱张量子空间表示的遥感影像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于空间‑光谱张量子空间表示的遥感影像融合方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：利用张量的高维表达的优势，分别将输入低空间分辨率高光谱影像LR‑HSI、输入高空间分辨率多光谱影像HR‑MSI和目标高空间分辨率高光谱影像HR‑HSI表示为三维张量的形式； S2：数据预处理；将LR‑HSI空间上采样至与目标HR‑HSI相同的大小；随后，将目标HR‑HSI、HR‑MSI和上采样后的LR‑HSI进行维度重排，获得光谱维度处于第二模式的LR‑HSI、HR‑MSI和目标HR‑HSI； S3：构建HR‑MSI与目标HR‑HSI之间的空间观测模型和构建基于超拉普拉斯先验的LR‑HSI与目标HR‑HSI之间的光谱观测模型；基于S2中的重排数据，构建基于超拉普拉斯先验的LR‑HSI与目标HR‑HSI之间的光谱观测模型和构建HR‑MSI与目标HR‑HSI之间的空间观测模型； S4：目标HR‑HSI的空间‑光谱张量子空间表示；采用空间‑光谱张量子空间表示模型将目标HR‑HSI分解为一个低维系数张量、一个低维空间子空间张量和一个低维光谱子空间张量； S5：目标HR‑HSI的空间子空间张量和光谱子空间张量的估计；在空间‑光谱张量子空间表示模型下，使用张量奇异值分解算法T‑SVD分别从维度重排后的HR‑MSI和LR‑HSI中估计目标HR‑HSI的空间子空间张量和光谱子空间张量； S6：系数张量的优化和估计；对系数张量实施稀疏正则化约束，并结合S3中的空间观测模型和光谱观测模型和S4中的空间‑光谱张量子空间表示模型，构建估计系数张量的目标函数，并使用近端交替最小化算法进行优化求取； S7：目标HR‑HSI的重建；将S5中获得的空间子空间张量和光谱子空间张量和S6中获得的系数张量输入到S4中的空间‑光谱张量子空间表示模型中，对目标HR‑HSI进行重建。

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