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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于双尺度回归的多分辨率分析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：CN113920019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202111119280.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法是由王鹏;姚红雨设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法在说明书摘要公布了：本发明通过利用双尺度回归添加到多分辨率分析multiresolutionanalysis，MRA模型中的高通调制high‑passmodulation，HPM注入方法，同时考虑精细尺度和粗糙尺度信息，提出了一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法。包括如下步骤：1在基于高斯滤波器的广义拉普拉斯金字塔与多光谱Multispectral，MS传感器的匹配调制传递函数generalizedLaplacianpyramidmatchesthemodulationtransferfunction，MTF‑GLP上，设计一个基于尺度回归的MRA模型。2利用HPM注入方案对该MRA模型进行了改进，使其原有HPM的注入系数添加上尺度回归的信息。3将双尺度信息包括精细尺度和粗糙尺度信息添加到尺度回归中，最后生成一个迭代的收敛的双尺度回归模型，得到最终的全色锐化结果。

本发明授权一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度回归的多分辨率分析全色锐化方法，包括如下步骤： 1在基于高斯滤波器的广义拉普拉斯金字塔与多光谱传感器的匹配调制传递函数上，设计一个基于尺度回归的多分辨率分析全色锐化模型； 2利用高通调制注入方案对该多分辨率分析全色锐化模型进行了改进，使其原有高通调制的注入系数添加上尺度回归的信息； 3将双尺度信息包括精细尺度和粗糙尺度信息添加到尺度回归中，最后生成一个迭代的收敛的双尺度回归模型，得到最终的全色锐化结果； 步骤1中，设计一个基于尺度回归的分辨率分析全色锐化模型的具体步骤为：将低分辨率的多光谱图像插值成高分辨率的全色图像PHR的尺寸；然后，利用匹配调制传递函数从PHR来得到低通版本的低分辨率的全色图像PLR；最后注入系数g用于控制注入信息，如公式1来获得全色锐化的结果第b谱带的全色锐化结果为： 采用全尺度回归，通过多次迭代得到合适的注入系数gb，其定义如下： 其中cov为两个图像的协方差，var为图像的样本方差；当gb达到收敛时，迭代过程停止； 步骤2中，高通调制注入方案可以改善多分辨率分析全色锐化模型，因此采用高通调制注入方案来改善基于尺度回归的多分辨率分析全色锐化模型的性能；高通调制注入方案如下： 下面将说明如何将尺度回归添加到高通调制注入方案中；传感器S获取的多光谱或全色图像可以定义为传感器空间响应与传感器在其光谱频带内采集的总能量的卷积，表示为： 其中上标XR可表示高分辨率或低分辨率，δs是一个加性常数，ks表示一个乘性常数；引入这两个常数是为了得到AD转换器的全数字范围，但δs通常可以忽略不计；表示传感器的空间响应而Ws是传感器辐射频率λ按相对光谱响应加权的积分；由此，我们可以改写PLR和PHR为： 从此角度看，全色锐化的目的是获得高分辨率图像，它的空间响应为高分辨率全色的和多光谱的总能量Wb，所以的表达式可以定义为： 根据HPM注入方案，将式6‑8代入式3，得到通过适当设置的乘法系数，其值可以转换为目标表达式9，修改后的式子可以表示为： 接下来，由于高分辨的多光谱传感器的空间响应与现有全色相同，并且低分辨率全色图像是由匹配调制传递函数构造的，利用一个滤波器来匹配低分辨率多光谱传感器的空间响应，三个等式定义如下： 根据式6和7，可得到如下表达式： 相似地，得到式16： 根据式15和16，提出了一个线性仿射函数来求解其定义为： 接下来问题就转化为求系数m和n的问题来得到采用基于尺度回归的高分辨率全色图像与高分辨率多光谱图像之间的光谱匹配方法，计算系数m和n如下： 其中，E为求图像的均值；我们现在可以重写式11： 根据式2中尺度回归的注入系数gb的定义，式20可以写成：

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