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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法、系统及存储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：CN120387929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510886016.5，技术领域涉及：G06T3/4061；该发明授权一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法、系统及存储介质是由胡正昊;涂兵;刘博;李军;方乐缘;贺燕;陈云云;曹兆楼设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，其包括获取高光谱图像和多光谱图像；将高光谱图像和多光谱图像作为输入，基于光谱状态融合树Mamba网络模型输出得到超分辨率融合重建图像；光谱状态融合树Mamba网络模型包括依次连接的卷积模块、树构建模块和树扫描模块，卷积模块的输入端连接有上采样模块。本发明利用对高光谱图像数据的空间机构自适应扫描的树Mamba扫描机制，实现了高效的高光谱空间信息交互，克服了Mamba模型通道互相独立缺乏信息交互的问题，生成的超分辨率融合重建图像在保持较低时间复杂度的同时分类精度优于现有图像融合算法。

本发明授权一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱状态融合树Mamba的高光谱多光谱图像融合方法，其特征在于，包括： 获取高光谱图像和多光谱图像； 将高光谱图像和多光谱图像作为输入，基于光谱状态融合树Mamba网络模型：对高光谱图像进行空间上采样得到高空间分辨率的高光谱图像； 将高空间分辨率的高光谱图像与多光谱图像沿通道维度拼接得到融合图像； 对融合图像进行卷积操作得到融合嵌入特征； 根据融合嵌入特征生成最小生成树； 利用最小生成树对融合嵌入特征中的所有像素点进行信息聚合得到光谱融合状态空间向量，并将光谱融合状态空间向量与融合嵌入特征融合得到超分辨率融合重建图像，包括： 对于融合嵌入特征中的每个像素点： 利用树扫描算法对融合嵌入特征中的像素点进行状态空间向量的初步聚合，得到像素点更新后的状态空间向量，包括： 将像素点作为最小生成树的根节点，从而确定多个叶子节点，并根据根节点和叶子节点得到多个由叶子节点到根节点的有向路径； 利用A矩阵、B矩阵的离散化矩阵对每个有向路径进行选择性扫描聚合得到对应有向路径信息，并将所有有向路径信息聚合至根节点的状态空间向量得到像素点更新后的状态空间向量，其表达式为： ； 其中，表示像素点作为根节点R得到的更新后的状态空间向量，表示由第个叶子节点到根节点R的有向路径，表示由叶子节点到根节点R的有向路径上的节点，表示由节点到根节点R的有向路径，表示由节点到根节点R的有向路径上的节点，表示节点对应像素点的A矩阵离散化矩阵，表示节点对应像素点的B矩阵离散化矩阵，表示节点对应像素点的融合嵌入特征，表示叶子节点个数； 对像素点更新后的状态空间向量进行多次一维膨胀卷积得到多个对应输出，并将多个对应输出加权求和后得到每个像素点的光谱融合状态空间向量； 利用C矩阵、D矩阵的离散化矩阵对像素点的光谱融合状态空间向量和融合嵌入特征进行处理得到像素点的输出特征； 组合融合嵌入特征中所有像素点的输出特征得到超分辨率融合重建图像； 其中，所述光谱状态融合树Mamba网络模型包括依次连接的卷积模块、树构建模块和树扫描模块，所述卷积模块的输入端连接有上采样模块。

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