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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种Mamba-Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法和系统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：CN120807375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510801087.0，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种Mamba-Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法和系统是由宋争光;李治江;崔浩设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Mamba-Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法和系统在说明书摘要公布了：为了解决遥感图像因多种因素导致的偏色问题，本发明提出了一种Mamba‑Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法和系统。本发明提出了一种Mamba‑Conv混合多尺度融合网络Mamba‑Convhybridmulti‑scalefusionnetwork，MaCoFusion，该网络结合Mamba‑ConvMaCo模块和多尺度自适应特征融合Multi‑scaleadaptivefeaturefusion，MAFF模块，通过Mamba模型高效的序列建模能力与卷积操作的局部特征提取能力，捕获图像的全局和局部依赖关系。MAFF模块通过通道分组尺度注意力机制CGSA自适应融合多尺度特征，提升颜色保真度和视觉真实性。该方法支持任意尺寸输入图像，与现有方法相比，在颜色还原和结构保持等方面均取得优异效果，显著提升遥感图像的可解释性和应用价值。

本发明授权一种Mamba-Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种Mamba-Conv混合多尺度融合的遥感影像颜色校正方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于现有遥感影像数据集，筛选正常影像，采用颜色恒常性理论合成偏色影像，形成大规模配对数据集； 构建颜色校正网络即MaCoFusion网络，包含MaCo模块和多尺度自适应特征融合MAFF模块，MaCo模块结合Mamba的长序列建模能力和卷积的局部特征提取能力，捕获全局和局部特征；MAFF模块包含空间注意力和通道分组尺度注意力；具体处理过程为： 首先将输入影像生成多尺度影像金字塔，在每个尺度上，将影像转换为特征表示，随后输入多个MaCo模块进行处理，MaCo模块输出的特征通过上采样或下采样与其他尺度的特征对齐，并通过跨尺度连接进行特征拼接，然后通过MAFF模块生成多尺度融合特征，将多尺度融合特征沿通道维度分割为若干个校正分量，每个分量通过残差连接逐次加到全尺度输入影像，生成校正影像； 在每个尺度上，影像通过卷积层转换为特征表示，MaCo模块首先通过层归一化LayerNorm稳定特征分布，归一化后的特征被重塑为序列形式，输入Mamba块，其中H、W、C分别为特征图的高度、宽度和通道数；在Mamba块中，序列中的每一行都被视为时间步的输入，即，其计算定义为： 2 3 其中，为时间步的特征向量，为隐藏状态，为输出，、、为状态转移矩阵；随后，序列特征通过卷积和ReLU激活操作重塑为二维特征图； 为实现跨尺度信息交互，MaCo模块输出的特征通过上采样或下采样与其他尺度的特征对齐，并通过跨尺度连接进行特征拼接；第个MaCo块在尺度的输入输出关系表示为： 4 其中，表示特征拼接，和分别表示下采样和上采样，表示根据模块在网络中的位置选择下采样或上采样； 将偏色遥感影像输入到训练好的MaCoFusion网络，输出颜色校正后的影像。

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