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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图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：CN118735805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410819459.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法是由郑建炜;李卫;严亦东;徐妮;余凯豪设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法。对低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像分别提取三个不同尺度的副本；并对不同尺度的副本分别进行特征提取，将所得特征在光谱维度上进行连接，作为初始光谱图像函数；将初始光谱图像函数输入到光谱融合神经算子模块得到函数u；将得到的函数u与上采样后的低分率高光谱图像进行相加，得到高分辨率的高光谱目标图像。本发明获得在光谱和空间上均具有高分辨率的图像，且极大降低计算复杂度。

本发明授权一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法，其特征在于，所述基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法，包括： 步骤S1、获取相同目标的一张低分辨率高光谱图像和一张高分辨率多光谱图像； 步骤S2、将低分辨率高光谱图像进行双线性插值上采样得到和高分辨率多光谱图像空间大小一致的上采样高光谱图像，将上采样高光谱图像和高分辨率多光谱图像输入到多模态多量级模块，由多模态多量级模块输出分别对应于上采样高光谱图像和高分辨率多光谱图像的三个不同尺度的副本、、和、、； 步骤S3、对不同尺度的副本、、和、、分别进行特征提取，将所得特征在光谱维度上进行连接，作为初始光谱图像函数； 步骤S4、将初始光谱图像函数输入到光谱融合神经算子模块，所述光谱融合神经算子模块执行操作如下：对初始光谱图像函数进行光谱线性变换得到函数，对函数逐步进行三次核积分得到函数、和，具体为函数经过一次核积分后与函数相加得到函数，函数经过一次核积分后与函数相加得到函数，函数经过一次核积分后与函数相加得到函数，利用深度监督模块聚合、、和四个函数并进行光谱线性逆变换得到函数；其中每次核积分包含一次渐进重采样积分和一次伽利金型积分； 所述渐进重采样积分的离散形式定义如下： ； 所述伽利金型积分的定义如下： ； 其中，是对原积分空间进行重采样后得到的子空间，为原函数在查询点处的取值，为原函数在关键点处的取值，为积分核函数，为的离散化表示，指原函数在第个关键点处的取值，为子空间中的起始点，且，为子空间所有离散点的数量，为子空间中的结束点，为原积分空间中的结束点； 步骤S5、将得到的函数与步骤S2中的上采样高光谱图像进行相加，得到高分辨率的高光谱目标图像。

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