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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利高空间分辨率高光谱图像生成方法、装置、设备及介质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：CN120746836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511204997.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权高空间分辨率高光谱图像生成方法、装置、设备及介质是由金梦楠;张玉常;牛云峰;潘洁;李震;王博文;李利伟;余小萍;张文娟设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本高空间分辨率高光谱图像生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，本发明提供一种高空间分辨率高光谱图像生成方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对输入低空间分辨率高光谱图像和输入高空间分辨率多光谱图像进行降采样处理，得到输出低空间分辨率多光谱图像；基于所述输入低空间分辨率高光谱图像和所述输出低空间分辨率多光谱图像，对所述输入高空间分辨率多光谱图像进行光谱超分处理，得到模拟高空间分辨率高光谱图像；对融合图像进行降采样处理，得到输出低空间分辨率高光谱图像和输出高空间分辨率多光谱图像；所述融合图像是对所述模拟高空间分辨率高光谱图像进行融合处理得到的。本发明通过三阶段无监督可逆神经网络架构实现光谱图像的高质量重建。

本发明授权高空间分辨率高光谱图像生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高空间分辨率高光谱图像生成方法，其特征在于，包括： 基于图像先验知识的三阶段无监督可逆神经网络架构包括先验信息挖掘网络、光谱映射网络和特征融合网络；所述三阶段无监督可逆神经网络架构是基于低空间分辨率高光谱图像样本和高空间分辨率多光谱图像样本训练得到的； 基于所述先验信息挖掘网络对输入低空间分辨率高光谱图像和输入高空间分辨率多光谱图像进行降采样处理，得到输出低空间分辨率多光谱图像； 基于所述光谱映射网络、所述输入低空间分辨率高光谱图像和所述输出低空间分辨率多光谱图像，对所述输入高空间分辨率多光谱图像进行光谱超分处理，得到模拟高空间分辨率高光谱图像； 基于所述特征融合网络对融合图像进行降采样处理，得到输出低空间分辨率高光谱图像和输出高空间分辨率多光谱图像；所述融合图像是对所述模拟高空间分辨率高光谱图像进行融合处理得到的； 其中： 基于所述低空间分辨率高光谱图像样本和第一可学习权重函数，生成第一低空间分辨率多光谱图像；基于所述高空间分辨率多光谱图像样本和第二可学习权重函数，生成第二低空间分辨率多光谱图像；所述低空间分辨率高光谱图像样本和所述高空间分辨率多光谱图像样本为场景配准的图像；基于所述第一低空间分辨率多光谱图像和所述第二低空间分辨率多光谱图像的一致性约束，确定第一损失函数；基于所述第一损失函数构建所述先验信息挖掘网络； 对输入低空间分辨率多光谱图像进行光谱超分处理，得到目标低空间分辨率高光谱图像；所述输入低空间分辨率多光谱图像包括所述第一低空间分辨率多光谱图像和所述第二低空间分辨率多光谱图像；基于所述低空间分辨率高光谱图像样本和所述目标低空间分辨率高光谱图像的约束，确定第二损失函数；基于所述第二损失函数构建所述光谱映射网络； 对基于所述光谱映射网络得到的高空间分辨率高光谱图像样本进行融合，得到融合样本；基于所述输入低空间分辨率多光谱图像对所述融合样本进行降采样处理，得到降采样图像；基于输入样本和所述降采样图像之间的相似度，确定第三损失函数；基于所述第三损失函数构建所述特征融合网络。

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