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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化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：CN116402700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310108140.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化方法是由张洁;何炫华;颜科宇;谢成军;李瑞;张辉;杜健铭;陈红波;金洲;孙友强设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化方法，与现有技术相比解决了融合图像易产生伪影、颜色失真、泛化性差的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感图像的获取与预处理；构建全色锐化模型；全色锐化模型的训练；待锐化遥感图像的获取；遥感图像全色锐化结果的获得。本发明与使用空间域特征进行全色锐化方法相比，提升了融合图像的精度和色彩表现，在多种参考指标上都优于现有的方法，产生的图像质量更高。

本发明授权基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度双域信息融合技术的遥感图像全色锐化方法，其特征在于，包括以下步骤： 11遥感图像的获取与预处理：获取全色图像和多光谱图像，并按照设定大小进行裁剪处理，将裁剪后的全色图像、多光谱图像进行4倍下采样，生成样本对MS、PAN、G,其中，MS、PAN为下采样后的多光谱、全色图像，G为下采样前的多光谱图像； 12构建全色锐化模型：基于空域信息融合子网络、频域信息融合子网络进行多尺度双域信息融合，构建出全色锐化模型； 所述的构建全色锐化模型包括以下步骤： 121基于U-Net构造一个多尺度网络，其包含两个子网络，为空域信息融合子网络和频域信息融合子网络； 设定U-Net包括收缩子网络和扩张子网络，在收缩子网络中通过卷积和下采样操作提取图像的多尺度特征信息，在扩张子网络中通过上采样、特征拼接技术进行特征重建；设定收缩子网络为空域信息融合子网络、扩张子网络为频域信息融合子网络； 122构建空域信息融合子网络，包括：卷积投影模块1、卷积投影模块2、卷积特征提取模块1、卷积特征提取模块2、卷积下采样模块1、卷积下采样模块2、卷积下采样模块3、卷积下采样模块4、空域信息融合模块1、空域信息融合模块2、空域信息融合模块3；其中，卷积投影模块将输入的图像投影到特征空间，卷积特征提取模块用于提取图像特征，卷积下采样模块用于提取多尺度的空域特征信息，空域信息融合模块对同一尺度的全色图像特征图和多光谱图像特征图进行融合； 123构建频域信息融合子网络，其包括上采样模块1、上采样模块2、频域信息融合模块1、频域信息融合模块2、频域信息融合模块3、通道变换模块；其中，上采样模块将前一子网络的输出进行上采样，并将上采样后的结果传入频域信息融合模块；上采样模块为双三次插值操作，将输入的特征图尺寸进行两倍的放大，通道变换模块将特征图从特征空间映射到输出图像； 13全色锐化模型的训练：将预处理后的全色图像和多光谱图像输入全色锐化模型进行训练； 14待锐化遥感图像的获取：获取待锐化处理的全色图像和多光谱图像并进行预处理； 15遥感图像全色锐化结果的获得：将预处理后的全色图像和多光谱图像输入训练后的全色锐化模型，获得遥感图像全色锐化结果。

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