杭州电子科技大学张涛获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置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：CN120634865B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511130271.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置是由张涛;姚圣涛;史贺赟;杨主恩;郑博仑;付莹;颜成钢设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置。本发明获取低分辨率高光谱图像和对应高分辨率多光谱图像；从高分辨率多光谱图像中提取边缘信息和语义信息；将低分辨率高光谱图像、边缘信息、语义信息输入至物理扩散模型，重建得到高分辨率高光谱图像。本发明通过物理信息引导子网络设计、物理信息提取与融合方法以及物理模型引导子网络设计，成功地将高光谱成像的物理机理和场景物理属性深度融入扩散模型的核心迭代过程,这种融合显著提升了高分辨率高光谱图像的空间细节清晰度、光谱保真度和整体物理一致性，而且提供了更有效的物理引导信息和更鲁棒的物理约束优化机制。
本发明授权基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括： 获取低分辨率高光谱图像和对应高分辨率多光谱图像；从高分辨率多光谱图像中提取边缘信息和语义信息； 将低分辨率高光谱图像、边缘信息、语义信息输入至物理扩散模型，重建得到高分辨率高光谱图像； 所述物理扩散模型包括前向马尔可夫链过程和反向马尔可夫链过程； 所述反向马尔可夫链过程包括多个阶段；其中，第阶段梯度项在当前时间步长经噪声预测网络将观测约束合并到生成图像；所述噪声预测网络包括串联的物理信息引导光谱去噪子网络和物理模型引导光谱去噪子网络； 所述物理模型引导光谱去噪子网络包括K个阶段；其中每个阶段的实现过程是： 式3 式4 其中和为可学习参数，为神经网络，∈[0,K-1]，B表示空间降采样操作，S表示光谱降采样操作，表示第k+1个阶段的输出，采用第阶段的带噪高分辨率高光谱图像。
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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励