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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种用于遥感图像的时空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：CN119599885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411749491.X，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种用于遥感图像的时空融合方法是由李伟生;刘羽莎设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于遥感图像的时空融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种用于遥感图像的时空融合方法，包括：将T0时刻的高时间低空间分辨率图像和T1时刻的低空间高时间分辨率图像转换为差分粗图像M12；将差分粗图像M12和T1时刻的高空间低时间分辨率图像拼接得到的图像输入到差分网络层；将T1时刻的高空间低时间分辨率图像输入特征提取网络对空间细节的特征进行提取；将差分网络层的输出特征图和特征提取网络的输出特征图进行融合得到T1时刻的高空间高时间分辨率图像，本发明能解决融合图像模糊的问题，自适应的平衡对时间和空间特征提取和学习的占比，生成高时间高空间的遥感图像。

本发明授权一种用于遥感图像的时空融合方法在权利要求书中公布了：1.一种用于遥感图像的时空融合方法，其特征在于，包括： S1：将T0时刻的高时间低空间分辨率图像和T1时刻的低空间高时间分辨率图像转换为差分粗图像M12； S2：将差分粗图像M12和T1时刻的高空间低时间分辨率图像拼接得到的图像输入到差分网络层；所述差分网络层包括：采用三个并行的空洞卷积层、常规卷积层、第一注意力模块和第二注意力模块； 所述第一注意力模块采用全局注意力模块；所述第二注意力模块包括串联的三个子注意力模块和一个1×1的卷积；每个子注意力模块包括：串联的全局注意力模块、3×3卷积和ReLU激活函数； S3：将T1时刻的高空间低时间分辨率图像输入特征提取网络对空间细节的特征进行提取；所述特征提取网络包括：串联的空间位移多层感知机模块和普通卷积层； 所述普通卷积层包括串联的3×3卷积、ReLU激活函数、3×3卷积、ReLU激活函数和1×1卷积； 所述空间位移多层感知机模块包括串联的3×3卷积、ReLU激活函数、空洞率为2的3×3空洞卷积、ReLU激活函数、空洞率为4的3×3空洞卷积、ReLU激活函数和空间位移多层感知机； 定义空间位移多层感知机的输入特征的尺寸为，表示通道数，和表示宽和高，则空间位移多层感知机的特征处理流程如下： S201：将特征输入多层感知机MLP进行处理得到尺寸为的特征； S202：将特征通过Split操作沿通道维度切分为3个部分得到特征、特征和特征； S203：对特征进行Shift1操作得到特征；对特征进行Shift2操作得到特征；对特征进行Shift3操作得到特征； S204：将特征、特征和特征通过SplitAttention函数进行注意力操作得到空间位移多层感知机的输出特征： 其中，表示SplitAttention函数； S4：将差分网络层的输出特征图和特征提取网络的输出特征图进行融合得到T1时刻的高空间高时间分辨率图像，其中，所述三个并行的空洞卷积层用于提取差分网络层的输入图像在不同感受野的特征，并将三个并行的空洞卷积层的输出特征进行拼接后输入常规卷积层进行卷积得到第一中间特征；所述第一注意力模块用于对第一中间特征进行注意力操作得到第二中间特征；所述第一中间特征、第二中间特征和特征提取网络的输出特征图拼接后输入第二注意力模块进行注意力操作得到差分网络层的输出特征。

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