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龙图腾网获悉武汉大学;中国四维测绘技术有限公司申请的专利一种基于融合校正的遥感图像融合方法和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：CN117197008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311027957.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于融合校正的遥感图像融合方法和系统是由田昕;柯成杰;李对对;田甜;李娟;徐明珠;李松设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合校正的遥感图像融合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于融合校正的遥感图像融合方法和系统。在融合阶段，利用多尺度网络融合多光谱图像和全色图像，以利用不同尺度特征的互补性，提供更全面和丰富的信息；然后通道多头注意力构建的特征保持模块选择性地聚焦于对融合任务更有用的特征，降低不相关特征的影响，并将提取到的特征通过跳跃连接到图像重建阶段，从而保留更多的特征信息，减少空间细节、光谱信息在网络前向传播中丢失。在校正阶段，通过将得到的融合图像进行空间、光谱退化，得到空间残差和光谱残差，通过网络将空间残差和光谱残差进行融合，得到融合残差，并用它对融合图像进行校正。因此，融合得到的多光谱图像空间细节清晰、光谱失真小。

本发明授权一种基于融合校正的遥感图像融合方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合校正的遥感图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将多光谱图像上插值并沿着通道维度与全色图像级联； 步骤2，通过融合模块在特征域多尺度对多光谱图像和全色图像进行特征融合得到初始融合图像； 步骤3，通过残差校正网络对初始融合图像进行进一步校正得到校正后的融合图像，最后通过一个级联和卷积操作将粗融合和校正的结果进一步结合，以防止粗融合中有用信息丢失，级联操作的输入是融合模块的输出和残差校正网络的输出； 步骤3中残差校正网络实现具体实现方式如下； 步骤3.1，通过卷积和ReLu函数模拟退化函数，分别对融合图像进行光谱退化和空间退化，得到伪全色图像P′、伪多光谱图像M′； P′＝fspeF1 M′＝fspeF1 其中，fspe·表示光谱退化函数，fspa·表示空间退化函数； 步骤3.2，将伪全色图像和伪多光谱图像减去原始的全色图像、多光谱图像得到空间残差和光谱残差： dP＝P′-P dM＝M′-M 其中，P表示全色图像，M表示多光谱图像，dP、dM分别表示空间和光谱残差； 步骤3.3，将空间残差、光谱残差进行级联，并经过一层卷积层进行特征提取； 步骤3.4，通过4个残差块对空间、光谱残差进行融合； 步骤3.5，通过一个卷积将残差融合结果转为图像域，得到融合残差： dF＝ConvRes4dP,dM 其中，Res4表示步骤3.4中的4个残差块，Conv表示卷积； 步骤3.6，将融合图像和融合残差进行相加，得到残差校正网络的输出图像F2： F2＝F1+dF 步骤3.7，将残差校正网络的输出图像和融合模块得到的融合图像进行级联再卷积，得到最终的融合图像F： F＝ConvCatF1,F2 其中，Cat表示级联操作； 步骤4，构建目标函数驱动图像融合模型的训练，所述图像融合模型包括融合模块，残差校正网络； 步骤5，利用仿真数据训练上述图像融合模型，并用训练好的模型在测试集上进行测试。

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