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龙图腾网获悉延安大学;西北工业大学申请的专利基于波段感知动态卷积的多任务网络系统、多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：CN117237210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311069013.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于波段感知动态卷积的多任务网络系统、多光谱图像全色锐化方法是由王栋;吴婵玥;李映;毛涵宇;白宗文;张培设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波段感知动态卷积的多任务网络系统、多光谱图像全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于波段感知动态卷积的多任务网络、多光谱图像全色锐化方法，属于多光谱图像处理领域。多任务网络包含一个任务通用子网络和任务特定子网络，其中任务通用子网络包含两个特征提取模块、一个层次特征融合模块、一个Transformer、一个重构模块；特征提取模块和层次特征融合模块采用波段感知动态卷积。多光谱图像全色锐化方法首先构建多任务网络并训练该网络，然后采用训练好了多任务网络进行推理，从而实现多光谱图像全色锐化。在多任务网络学习阶段，基于本领域内广泛应用的Wald协议构建多个仿真数据集。然后利用Adam算法调整多任务网络的参数。本发明充分利用多卫星数据联合训练多任务网络，从而有效学习各卫星数据集间通用知识。

本发明授权基于波段感知动态卷积的多任务网络系统、多光谱图像全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于波段感知动态卷积的多任务网络系统，其特征在于，包含一个任务通用子网络和任务特定子网络， 所述任务通用子网络包括两个同构的特征提取模块、一个层次特征融合模块、一个Transformer、一个重构模块；所述特征提取模块由一个波段感知动态卷积和三个基于波段可知动态卷积的残差块构成；所述层次特征融合模块由四个融合操作构成，每个融合操作首先拼接输入特征，然后利用波段感知动态卷积对输入特征进行融合；所述重构模块由三个上采样模块和一个卷积构成； 所述波段感知动态卷积包括波段编码、特征变换和最终决策三个部分；所述波段编码、特征变换和最终决策具体为： 所述波段编码将多光谱图像每个波段按照波段号编码为一个维One-hot向量，对于多光谱图像的第波段的编码公式如下所示 其中，； 所述特征变换通过采用不同尺寸的卷积操作生成不同的特征； 所述最终决策是根据变换特征和波段编码共同决定，该决策过程首先采用最大平均池化降低特征空间维度并整合信息；然后利用按元素求和与拼接操作整合变换信息与波段编码信息；最后采用多层感知机做出最终关于感受野尺寸的决策； 所述任务特定子网络为多个，每个卫星数据集设有一个单独的任务特定子网络；该子网络由三个卷积层构成，前两个卷积层采用PreLU激活函数，最后一个卷积层不采用任何激活函数。

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