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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像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：CN116109498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211565189.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像锐化方法是由韩晓琳;邓经纬;孙卫东设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像锐化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像锐化方法，该方法包括：获取同一场景下的全色图像和多光谱图像；将全色图像输入亚像元位移分解模型进行分解，以得到与多光谱图像具有相同空间分辨率的全色亚像元位移子图像；基于光谱字典对多光谱图像和所述全色亚像元位移子图像进行稀疏表示，以在稀疏与低秩约束下联合优化得到光谱字典求解结果和子图像稀疏系数矩阵；对光谱字典求解结果和根据子图像稀疏系数矩阵得到的光谱稀疏系数矩阵进行融合，得到融合后的高空间分辨率多光谱遥感图像。本发明实现了高空间分辨率全色与低空间分辨率多光谱遥感图像的高效、高精度融合。

本发明授权基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于亚像元位移分解与联合优化的全色图像锐化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取同一场景下的全色图像和多光谱图像；其中，所述全色图像包括高空间分辨率全色遥感图像，所述多光谱图像包括低空间分辨率多光谱遥感图像； 将所述全色图像输入亚像元位移分解模型进行分解，以得到与所述多光谱图像具有相同空间分辨率的全色亚像元位移子图像； 基于光谱字典对所述多光谱图像和所述全色亚像元位移子图像进行稀疏表示，以在稀疏与低秩约束下联合优化得到光谱字典求解结果和子图像稀疏系数矩阵； 对所述光谱字典求解结果和根据所述子图像稀疏系数矩阵得到的光谱稀疏系数矩阵进行融合，得到融合后的高空间分辨率多光谱遥感图像； 将全色图像中的每个像素在尺寸为的图像块中从1至进行标记，并基于每个图像块中具有相同标签的像素得到全色亚像元位移子图像；其中，,表示亚像素移位分解算子； 所述基于光谱字典对所述多光谱图像和所述全色亚像元位移子图像进行稀疏表示，包括： 将多光谱图像与全色亚像元位移子图建模为拟重建高空间分辨率多光谱图像的光谱与空间退化： 1 其中，表示一系列分解后子图像的联合矩阵，表示空间模糊与下采样矩阵，表示光谱响应函数，与表示退化模型中的零均值高斯噪声，利用光谱字典通过稀疏模型表示拟重建高空间分辨率多光谱图像，表示光谱稀疏系数矩阵，根据式1得到多光谱图像、以及全色亚像元位移子图在光谱字典下的稀疏表示： 2 其中，与分别表示以光谱响应函数与光谱字典为元素的块对角矩阵，表示子图像稀疏系数矩阵； 所述在稀疏与低秩约束下联合优化得到光谱字典求解结果和子图像稀疏系数矩阵的表达式为： 3 其中，、、为正则化参数，为F范数约束，为1范数约束，为核范数约束； 所述方法，还包括利用收敛性迭代策略分别优化含有和的两个子问题，获得闭式解： 4 其中，，，，，、与表示分裂变量，、与为拉格朗日乘子。

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