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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法、系统及设备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：CN121481853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610030177.9，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法、系统及设备是由吕翠翠;王家杰;徐树振;李向明;马国欣设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法、系统及设备，包括S1、提取低分辨率遥感图像的浅层特征；S2、将浅层特征输入多个级联的频率交互处理，对输入特征进行双分支处理，在频域中对不同频率分量进行径向加权后逆变换得到第一特征，通过深度可分离卷积、激活函数、选择扫描模块和层归一化得到第二特征；将两分支特征根据权重进行融合后与原特征跳跃连接，再经前馈网络增强，重复执行设定次数后经卷积与残差连接得到深层特征；S3、深层特征与浅层特征融合，经卷积与像素重排上采样，输出超分辨率图像。本发明在保持结构一致性的同时，能够更精确地重建遥感图像的纹理细节与边缘轮廓。

本发明授权基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于频域增强的超分辨率遥感图像重建方法，其特征在于，包括： S1、获取低分辨率遥感图像进行浅层特征提取，得到浅层特征； S2、浅层特征由依次连接的多个频率交互处理后，得到深层特征，每个频率交互处理如下： S2.1、对浅层特征同时进行以下分支处理： 分支一，将浅层特征进行通道膨胀处理，再进行频域变换，得到频域图，在频域图中，根据频域图中心位置对不同频域分量施加权重，得到加权后的频域图，经逆傅里叶变换得到第一分支特征，通过通道选择交互机制处理得到第一通道权重； 分支二，对浅层特征依次经过深度可分离卷积处理、激活处理、选择扫描处理，以及层归一化处理，得到第二分支特征，通过通道选择交互机制处理得到第二通道权重； 选择扫描处理具体为：将激活处理后的特征图线性映射为四个通道组，每一个通道组按照不同的扫描策略将二维图像特征扁平化为一维序列，经过结构化状态空间序列处理得到连续时间状态的空间模型表示，将空间模型表示转换为离散模型，以递归形式进行卷积处理，得到层归一化处理的输入； 扫描策略为行优先和列优先的扫描方式，四种扫描方式分别为行优先正向扫描、行优先反向扫描和列优先正向扫描、列优先反向扫描； S2.2、将第一分支特征和第二分支特征按照第一通道权重和第二通道权重，通过哈达玛积加权融合，得到融合特征，融合特征与浅层特征进行跳跃连接得到第一特征，对第一特征进行特征增强，得到第二特征，跳跃连接第一特征和第二特征，得到第三特征； 对第一特征进行特征增强具体为：第一特征进行归一化，归一化后通过线性投影将通道维度扩展，再通过深度可分离卷积进行空间建模与局部信息提取处理，处理后进行激活得到第二特征； S2.3、把第三特征作为新的浅层特征执行S2.1，得到的新的第三特征作为新的浅层特征再次执行S2.1，依此循环执行S2.1设定次数，对所有执行后的结果进行卷积处理和残差连接得到第四特征，第四特征与浅层特征跳跃连接，得到深层特征； S3、深层特征与浅层特征跳跃连接，进行卷积处理和像素重排处理，并进行上采样，得到超分辨率图像。

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