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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建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：CN116342389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310276131.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建方法及系统是由邵振峰;王宇;左肖龙;黄海燕;张震宇设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建方法及系统，包括将高分辨率遥感影像降采样至目标低分辨率遥感影像，进行数据增强以扩充样本库；将低分辨率遥感影像作为输入，通过卷积层提取遥感影像粗糙特征图；将遥感影像粗糙特征图输入至第一个多尺度增强模块，多尺度增强模块内使用三种不同卷积核大小组合的并行子网络，通过特征融合层实现高效融合；通过串联连接多个多尺度增强模块得到精细的遥感影像特征图，与遥感影像粗糙特征图相融合，来更新目标遥感影像的特征图以产生高分辨率遥感影像结果。本发明方案在定性和定量的评价下均优于其他遥感影像超分辨率方法，并且能生产更高精度的遥感影像高分辨率重建结果。

本发明授权基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度增强模块的遥感影像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤a，将高分辨率遥感影像降采样至目标低分辨率遥感影像，将所得高低分辨率遥感影像对进行数据增强，以实现扩充样本库； 步骤b，将低分辨率遥感影像作为深度网络的输入，通过卷积层提取遥感影像粗糙特征图； 步骤c，将所提取的遥感影像粗糙特征图输入至第一个多尺度增强模块，多尺度增强模块内使用三种不同卷积核大小组合的并行子网络，通过特征融合层以实现多尺度遥感影像特征高效融合； 实现方式为，将所提取的遥感影像粗糙特征图X输入至多尺度增强模块，多尺度增强模块内使用三种不同卷积核大小组合的并行子网络，不同的子网络使用不同卷积核大小的卷积层进行组合，以实现提取遥感影像在不同尺度下的特征提取，然后通过特征融合层以实现多尺度遥感影像特征高效融合，多尺度增强模块的特征提取过程表示为： Conv-aX＝Conv1×1Conv1×1X+Conv3×3Conv1×1X Conv-bX＝Conv3×3Conv1×1X+Conv5×5Conv1×1X Conv-cX＝Conv5×5Conv1×1X+Conv1×1Conv1×1X MnX＝Conv1×1ConcatConv-aX,Conv-bX,Conv-cX 其中Conv-a，Conv-b，Conv-c表示多尺度增强模块内的三种并行子网络，Conv1×1、Conv3×3和Conv5×5分别表示1×1卷积层、3×3卷积层和5×5卷积层，Concat表示特征融合层，Mn表示第n个多尺度增强模块的输出； 步骤d，通过串联连接多个多尺度增强模块得到精细的遥感影像特征图，在部分多尺度增强模块外使用残差连接的方式降低模型复杂度以减少过拟合，将所得精细的遥感影像特征图与上述步骤b所提取的遥感影像粗糙特征图相融合，来更新目标遥感影像的特征图以产生高分辨率遥感影像结果。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学；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”。

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