郑州航空工业管理学院李玲玲获国家专利权
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龙图腾网获悉郑州航空工业管理学院申请的专利一种基于深度学习的多源遥感图像融合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：CN115187867B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210880890.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法和系统是由李玲玲;赵雪专设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明适用于图像融合技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法和系统，所述方法包括：获取所有不同源遥感图像；对所有不同源遥感图像进行预处理，统计各个像素点的位置分布；根据像素点的位置分布划分特征区域，识别得到区域特征；根据区域特征对不同源遥感图像进行匹配，完成图像融合。本发明实施例提供的一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法，通过对多组不同源遥感图像进行识别，分别确定其中各自包含的特征，进而确定各个特征之间的相对位置关系以及特征自身的形状特征，从而快速完成不同源遥感图像中的特征之间的匹配，既保证了特征识别的精度，也提高了特征匹配的效率。
本发明授权一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多源遥感图像融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所有不同源遥感图像； 对所有不同源遥感图像进行预处理，统计各个像素点的位置分布； 根据像素点的位置分布划分特征区域，识别得到区域特征； 根据区域特征对不同源遥感图像进行匹配，完成图像融合； 所述根据像素点的位置分布划分特征区域，识别得到区域特征的步骤，具体包括： 逐个选择像素点，将其作为参照像素点，计算其他各个像素点灰度值与该参照像素点灰度值的差值； 将差值小于第一预设值的像素点组成的连通区域划分为特征区域，所述特征区域内像素点的离散度低于第二预设值； 确定各个特征区域之间的相对位置，确定特征区域的轮廓，得到区域特征； 所述根据区域特征对不同源遥感图像进行匹配，完成图像融合的步骤，具体包括： 根据各个区域特征在相应不同源遥感图像中的位置对区域特征进行分类； 根据同一类区域特征之间的对应关系，调节不同源遥感图像的位置，完成图像融合。
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