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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利基于SA-DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB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：CN119477716B 。

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：202411491623.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于SA-DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB图像融合方法是由戴敏;孙文靖;李小银;朱家蓬;王梓旭;郑杰文;刘鑫鹏;刘思语;荣栩彬;吉鑫;缪宏;张善文设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SA-DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SA‑DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB图像融合方法，包括以下步骤，收集RGB图像和高光谱图像，将收集到的图像传输至计算机进行预处理，汇总预处理后的数据，生成图像融合数据集；将数据集输入模型，通过初级处理模块和模型中的生成器经过卷积、编码和解码，生成伪图像，伪图像传入模型中的鉴别器，鉴别器分析其与真实图像的差异，伪图像与真实图像通过总感知梯度损失函数，计算总感知梯度损失，评估两者在特征空间中的相似度，并将得到的损失反馈至生成器，优化生成过程，若鉴别器判定图像为真，则输出结果；若判定为伪造，反馈至生成器，继续训练；使用本发明能完整精确且快速的融合RGB和高光谱图像。

本发明授权基于SA-DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于SA-DAEDCGAN联合感知梯度损失的高光谱和RGB图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤， 收集RGB图像和高光谱图像，将收集到的图像传输至计算机，对图像进行预处理，汇总预处理后的数据，生成图像融合数据集； 将图像融合数据集输入SA-DAEDCGAN模型，通过初级处理模块和SA-DAEDCGAN模型中的生成器经过卷积、编码和解码，生成伪图像，伪图像传入SA-DAEDCGAN模型中的鉴别器，鉴别器分析其与真实图像的差异，伪图像与真实图像通过总感知梯度损失函数LG,D，计算总感知梯度损失，评估两者在特征空间中的相似度，并将得到的损失反馈至生成器，优化生成过程，若鉴别器判定图像为真，则输出结果；若判定为伪造，反馈至生成器，继续训练； 所述总感知梯度损失函数的公式为，LG,D＝αLGAN+βLCon+λLPG； 其中，LGAN表示对抗损失函数；LCon表示图像内容损失函数；LPG表示分感知梯度损失函数；α，β，λ表示可学习的自适应权重系数； 所述对抗损失函数的公式为， 其中，x表示真实图像x，Gz表示生成器生成的图像，为真实图像分布Pdatax上的期望值，Pdatax为真实图像的概率分布，为生成图像在Pdataz上的期望值，Pdataz为生成器生成图像的概率分布，Dx为鉴别器对输入图像是真实图像的概率输出，DGz为鉴别器对生成器生成图像是真实图像的概率输出； 所述图像内容损失函数的公式为， 其中，H和W表示图像的高度和宽度，i为图像中像素的行索引，j为图像中像素的列索引，xij为真实图像在坐标i，j处的像素值，Gzij为生成图像Gz在坐标i，j处的像素值； 所述分感知梯度损失函数的公式为： LPG＝λ1LP+λ2LG 其中，LP表示感知损失，LG表示梯度损失，分别表示为水平和竖直梯度算子。

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