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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利响应数据全色锐化方法和装置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：CN116091324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202111281935.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权响应数据全色锐化方法和装置是由丁松园;郑鹏;王磊;田中群设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本响应数据全色锐化方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提出一种响应数据全色锐化方法和装置，涉及图像处理技术领域。获取具有第一空间分辨率的第一响应数据和具有第二空间分辨率的响应分布数据，配对构建响应分布数据的子图像块与子图像块的中心像素点对应的第二响应数据之间的数据映射关系，调用该数据映射关系，遍历响应分布数据的所有子图像块，输出所有子图像块的中心像素点对应的第二响应数据，按照各个子图像块在响应分布数据的空间位置关系，对所有子图像块的中心像素点对应的第二响应数据与响应分布数据进行空间配准，并重构出具有第二空间分辨率的第三响应数据。从而，在不牺牲图像空间分辨率和图像真实性的前提下，提高响应数据如高光谱数据的采集速度。

本发明授权响应数据全色锐化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种响应数据全色锐化方法，其特征在于，包括： 获取一个具有第一空间分辨率的第一响应数据和一个具有第二空间分辨率的响应分布数据，第二空间分辨率大于第一空间分辨率，第一响应数据是空间设定位置的响应数据，响应分布数据是设定应激下整个空间的响应分布数据； 对响应分布数据的子图像块和所述子图像块的中心像素点对应的第一响应数据中一维的第二响应数据进行配对，构建响应分布数据的子图像块与所述子图像块的中心像素点对应的第二响应数据之间的数据映射关系，包括：将被配对的响应分布数据的子图像块pi输入卷积神经网络模型得到卷积神经网络模型在其当前模型参数集合θ下的输出基于卷积神经网络模型在其当前模型参数集合θ下的输出以及与响应分布数据的子图像块pi配对的第二响应数据之间的差距信息，确定损失函数Lθ；找到使损失函数Lθ最小时的模型参数集合θ′，将模型参数集合θ′下的卷积神经网络模型作为响应分布数据的子图像块与所述子图像块的中心像素点对应的第二响应数据之间的数据映射关系； 调用所述数据映射关系，遍历响应分布数据的所有子图像块，输出所有子图像块的中心像素点对应的第二响应数据； 按照各个子图像块在响应分布数据的空间位置关系，对所有子图像块的中心像素点对应的第二响应数据与响应分布数据进行空间配准，并重构出具有第二空间分辨率的第三响应数据。

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厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明区思明南路422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”。

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