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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱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：CN118365557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410355407.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱图像全色锐化方法是由贺霖;赖洪昊设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱图像全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱图像全色锐化方法，包括读取原始的高光谱图像和与之对应的全色图像，并进行预处理；利用预处理后的高光谱图像和全色图像，构建训练数据集和测试数据集；构建基于隐式先验的卷积神经网络，所述基于隐式先验的卷积神经网络包括低分辨率比全色锐化子模块和空谱调整子模块；利用训练数据集，对所述隐式先验的卷积神经网络进行训练，获得训练后的最优隐式先验的卷积神经网络；利用测试数据集，输入最优基于隐式先验的卷积神经网络预测高空间分辨率的高光谱图像。本发明的方法通过这种分步提升分辨率和空谱调整的策略，有效地解决了极端分辨率比下的高光谱图像全色锐化问题。

本发明授权基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱图像全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式先验的卷积神经网络极端分辨率比高光谱图像全色锐化方法，其特征在于，包括： 读取原始的高光谱图像和与之对应的全色图像，并进行预处理； 利用预处理后的高光谱图像和全色图像，构建训练数据集和测试数据集； 构建基于隐式先验的卷积神经网络，所述基于隐式先验的卷积神经网络包括低分辨率比全色锐化子模块和空谱调整子模块； 利用训练数据集，对所述隐式先验的卷积神经网络进行训练，获得训练后的最优隐式先验的卷积神经网络； 利用测试数据集，输入最优基于隐式先验的卷积神经网络预测高空间分辨率的高光谱图像； 所述基于隐式先验的卷积神经网络包括特征提取卷积层、三个低分辨率比全色锐化子模块及一个空谱调整子模块； 所述基于隐式先验的卷积神经网络包括： 特征提取卷积层，该特征提取卷积层包含64个感受野为1×1的卷积核，输入上采样高光谱图像以及低分辨率全色图像输出特征图 第一低分辨率比全色锐化子模块，输入特征图实现第一阶段隐式先验的极端分辨率比锐化； 第二低分辨率比全色锐化子模块，输入第一阶段隐式先验的极端分辨率比锐化的输出，实现第二阶段隐式先验的极端分辨率比锐化； 第三低分辨率比全色锐化子模块，输入第二阶段隐式先验的极端分辨率比锐化的输出，输出重构光谱图像Oi，实现第三阶段隐式先验的极端分辨率比锐化； 空谱调整子模块，输入第三阶段隐式先验的极端分辨率比锐化的输出，输出所预测的高空间分辨率高光谱图像Hi。

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