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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法及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：CN117237212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311100155.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法及系统是由韩广良;刘智超;邓安平;杨航设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法及系统，运用于遥感图像处理技术领域，其方法包括：获取低空间分辨率的高光谱图像；将所述高光谱图像作为输入，生成训练集和测试集；设计高光谱全色锐化神经网络模型；对所述高光谱全色锐化神经网络模型进行训练；输入所述测试集的测试图像到训练后的高光谱全色锐化神经网络模型中，得到高空间分辨率的高光谱图像；通过将空间分辨率较低的高光谱图像与空间分辨率较高的全色图像进行融合，提高空间分辨率较低的高光谱图像的空间分辨率，在保留更多的空间和光谱信息的同时具有较低的运算复杂度以及较短的推理运行时间。

本发明授权一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于U型卷积神经网络的高光谱全色锐化方法，其特征在于，包括： 获取低空间分辨率的高光谱图像； 将所述高光谱图像作为输入，生成训练集和测试集； 设计高光谱全色锐化神经网络模型； 对所述高光谱全色锐化神经网络模型进行训练； 输入所述测试集的测试图像到训练后的高光谱全色锐化神经网络模型中，得到高空间分辨率的高光谱图像； 在设计高光谱全色锐化神经网络模型的步骤中，具体包括下述步骤： 设计UNet骨干网络； 设计通道交叉连接方法； 设计空间-光谱注意力网络； 设计损失函数； 所述通道交叉连接方法包括InputCCC和FeatureCCC的两种通道交叉连接方法； 所述InputCCC的输入为两种不同源图像Up-HSI和PAN，将Up-HSI沿通道维度分割为m份，则光谱波带数为： 当m≥2时，C1＝…＝Cm-1≥Cm；当m＝1时，C1＝C，此时Up-HSI不进行分割； 分割过程的公式表示为： U1,U2,…,Um-1,Um＝SplitU 其中，为Up-HSI对应的张量，Split为张量分割的操作，为对U分割得到的各子张量； 分割得到具有Ci通道数的子张量Ui后插入具有Cp＝1通道数的PAN张量P，在通道维度依次连接得到输出张量O，则输出张量O的通道数目为： 所述在通道维度依次连接的过程用公式表示为： O＝ConcatU1,P,U2,P,…,Um,P 其中，为PAN对应的张量，Concat为通道连接的操作，为通道交叉连接输出的张量； 所述Up-HSI和PAN在通道维度交叉连接的操作过程用公式表示为： O＝InputCCCU,P 其中InputCCC为InputCCC的操作过程； 所述FeatureCCC的输入为两个不同层级的特征图Feature1和特征图Feature2，分别将Feature1和Feature2沿通道维度平均分割为n＝2k，0≤k≤5等份，即： 其中Cq为特征图Feature1的光谱波带数，Cr为特征图Feature2的光谱波带数；当n＝1，即k＝0时，所述特征图Feature1和特征图Feature2不进行分割操作； 分割过程的公式表示为： Q1,Q2,…,Qn＝SplitQ R1,R2,…,Rn＝SplitR 其中，为Feature1对应的张量，为Feature2对应的张量，Split为张量分割的操作，为Q分割得到的各子张量，为R分割得到的各子张量，H、W为空间分辨率的像素，C为光谱波带数； 分割得到的具有Cqi通道数的子张量Qi之后插入具有Crj通道数的子张量Rj，在通道维度依次连接得到输出张量O′，则输出张量O′的通道数目为： 所述在通道维度依次连接的过程用公式表示为： O′＝ConcatQ1,R1,Q2,R2,…,Qn,Rn 其中，Concat为通道连接的操作，为通道交叉连接输出的张量； 所述特征图Feature1和所述特征图Feature2在通道维度交叉连接的操作过程用公式表示为： O′＝FeaCCCQ,R 其中，FeaCCC表示FeatureCCC的操作过程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。