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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于双分辨率的残差互指导网络的高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：CN116342994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310337479.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法是由王珺;马凯;刘璐;彭进业;彭盛霖;俞凯;汪霖;赵万青设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法，包括：步骤一、建立高光谱图像与可见光图像的训练数据集；对训练数据集中所有的可见光图像进行下采样并与训练数据集中的高光谱图像组成低分辨率数据对；对训练数据集中所有的高光谱图像进行上采样并与训练数据集中的可见光图像组成高分辨率数据对；步骤二、通过双分辨率残差互指导网络模型获取高分辨率数据对和低分辨率数据对的数据集中高光谱图像与可见光图像的融合结果步骤三、采用随机梯度下降算法，利用训练数据集对双分辨率残差互指导网络模型进行训练得到融合模型。最后，通过对测试数据集中的数据进行测试，表明本发明有效提高了最终图像的融合结果。

本发明授权基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立高光谱图像与可见光图像的训练数据集；对训练数据集中所有的可见光图像进行下采样并与训练数据集中的高光谱图像组成低分辨率数据对；对训练数据集中所有的高光谱图像进行上采样并与训练数据集中的可见光图像组成高分辨率数据对； 步骤二、通过双分辨率残差互指导网络模型DRRMGN获取所述高分辨率数据对和所述低分辨率数据对的数据集中高光谱图像与可见光图像的融合结果； 具体为，首先，使用两个双分支结构的特征提取网络分别对两个不同分辨率对的高光谱图像和可见光图像进行光谱和空间信息提取，接着将每个特征提取网络提取的空间和光谱信息进行初步融合，形成同时包含空间和光谱信息的紧凑特征，然后残差互指导块在两种不同分辨率的融合特征之间建立联系，以学习空间分辨率和光谱分辨率之间更复杂的组合；最后，通过图像重建网络从融合特征中恢复期望的高空间分辨率高光谱图像、将不同分辨率的高光谱图像和可见光图像的原始信息引入图像重构网络，得到最终图像的融合结果； 步骤三、采用随机梯度下降算法，利用训练数据集对所述双分辨率残差互指导网络模型进行训练得到融合模型。

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