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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储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：CN115293965B 。

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：202210735260.8，技术领域涉及：G06T3/4046；该发明授权一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储介质是由卢涛;饶宁;赵康辉;张彦铎;方稳华设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储介质，属于图像处理领域，方法包括：分别对原始卫星图像的图像预处理得到低分辨率卫星图像；分别对低分辨率卫星图像的首次特征提取得到低级卫星特征图；通过训练模型分别对低级卫星特征图的特征提取分析得到目标卫星特征图；通过重建模型分别目标卫星特征图的图像重建得到图像生成结果。本发明解决了目前将低分辨率卫星图像生成高分辨率卫星图像，而得到的图像质量不高的技术问题，实现了低分辨率卫星图像和高分辨率卫星图像之间的端到端的映射，从而生成更高质量的高分辨率卫星图像。

本发明授权一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星超分辨率图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 导入多个原始卫星图像，分别对各个所述原始卫星图像进行图像预处理，得到与各个所述原始卫星图像对应的低分辨率卫星图像； 分别对各个所述低分辨率卫星图像进行首次特征提取，得到与各个所述原始卫星图像对应的低级卫星特征图； 构建训练模型，通过所述训练模型分别对各个所述低级卫星特征图进行特征提取分析，得到与各个所述原始卫星图像对应的目标卫星特征图； 构建重建模型，通过所述重建模型分别对各个所述目标卫星特征图进行图像重建，得到与各个所述原始卫星图像对应的超分辨率卫星图像，并将所有的超分辨率卫星图像作为图像生成结果； 所述训练模型包括多个跨尺度结构维持块和多个局部纹理注意力模块，所述跨尺度结构维持块与所述局部纹理注意力模块数量相同且二者交替排列； 所述构建训练模型，通过所述训练模型分别对各个所述低级卫星特征图进行特征提取分析，得到与各个所述原始卫星图像对应的目标卫星特征图的过程包括： 通过首个跨尺度结构维持块分别对各个所述低级卫星特征图进行全局结构特征的提取，得到与各个所述原始卫星图像对应的全局结构特征图； 通过首个局部纹理注意力模块分别对各个所述全局结构特征图进行注意力特征的提取，得到与各个所述原始卫星图像对应的注意力特征图，并将所述注意力特征图输入至下一个跨尺度结构维持块中，直至通过最后一个局部纹理注意力模块，并将通过最后一个局部纹理注意力模块后得到的多个注意力特征图均作为目标卫星特征图。

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