武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)黄颖获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)申请的专利一种模型自微调的遥感图像超分重建方法、设备及介质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：CN120707383B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510633885.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种模型自微调的遥感图像超分重建方法、设备及介质是由黄颖;鲁娟;段雪琦;赵丙秀设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型自微调的遥感图像超分重建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感影像重建领域，公开了一种模型自微调的遥感图像超分重建方法、设备及介质，包括：构建遥感图像超分重建网络；将低分辨率遥感影像输入至遥感图像超分重建网络进行第一阶段训练，得到第一阶段超分重建结果；将第一阶段遥感图像超分重建网络训练参数导入至第二阶段，进行第二阶段遥感图像超分重建网络的训练，对遥感图像超分重建网络参数进行微调，得到第二阶段超分重建结果。该方法能够获得更为真实的遥感图像超分重建结果。
本发明授权一种模型自微调的遥感图像超分重建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型自微调的遥感图像超分重建方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建遥感图像超分重建网络； S2、将低分辨率遥感影像输入至遥感图像超分重建网络进行第一阶段训练，得到第一阶段超分重建结果； S3、将第一阶段遥感图像超分重建网络训练参数导入至第二阶段，进行第二阶段遥感图像超分重建网络的训练，对遥感图像超分重建网络参数进行微调，得到第二阶段超分重建结果； 步骤S3第二阶段训练过程中，将第一阶段训练好的遥感图像超分重建网络中的上采样模块以及残差连接去除，余下部分作为一个深层特征提取函数，来用作微调阶段的特征损失函数，该深层特征提取函数的相应参数是由第一阶段训练的网络参数继承得来，并采用如下损失函数仅进行梯度更新： 其中，、是训练时使用的低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像，为二阶段训练的网络中的去除采样模块和残差连接余下的部分；是采用经典的VGG预训练的视觉损失，是经典的UNetDiscriminatorSN对抗损失，分别是相应损失函数部分的权重参数；为L1范数。
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