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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法及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：CN115760814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211488453.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法及系统是由张凯;颜君;张风;孙建德;万文博设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法及系统，包括：获取高光谱遥感图像和多光谱遥感图像；将所述高光谱遥感图像和多光谱遥感图像输入至双耦合深度神经网络模型中进行图像融合；所述双耦合深度神经网络模型包括空间信息提取模块、光谱信息提取模块、融合模块；通过所述空间信息提取模块从所述多光谱遥感图像中提取空间信息；通过所述光谱信息提取模块从所述高光谱遥感图像中提取光谱信息；通过所述融合模块对所提取的空间信息和光谱信息进行图像融合。能准确地融合空间信息和光谱信息，可用于目标识别、地物分类和环境监测等遥感领域。

本发明授权一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双耦合深度神经网络的遥感图像融合方法，其特征在于，包括： 获取高光谱遥感图像和多光谱遥感图像； 将所述高光谱遥感图像和多光谱遥感图像输入至双耦合深度神经网络模型中进行图像融合；所述双耦合深度神经网络模型包括空间信息提取模块、光谱信息提取模块、融合模块、细化模块、自适应模块和通道维度上采样模块； 通过所述空间信息提取模块从所述多光谱遥感图像中提取空间信息； 所述空间信息提取模块包括高频空间信息提取模块和低频空间信息提取模块，对输入的多光谱遥感图像进行卷积操作转换为第一特征表示和第二特征表示，在所述高频空间信息提取模块中，具体为： 将所述第一特征表示展开并平铺成第一特征向量，将第一特征向量与其转置相乘，得到第一相似矩阵并通过softmax函数计算对应权重，得到第一空间图连接； 将所述第二特征表示依次经过2×2卷积操作、LeakyRelu激活函数、2×2反卷积操作后将得到的特征表示展开得到第一空间图节点，第一空间图节点与第一空间图连接相乘后通过聚合操作得到高频空间信息； 在所述低频空间信息提取模块中，将高频空间信息提取模块的输出的高频空间信息进行卷积操作转换为第三特征表示和第四特征表示，具体为： 将所述第三特征表示展开并平铺成第二特征向量，将第二特征向量与其转置相乘，得到第二相似矩阵并通过softmax函数计算对应权重，得到第二空间图连接； 将所述第四特征表示展开并平铺成第三特征向量得到第二图节点，第二图节点与第二空间图节点相乘后通过聚合操作得到低频空间信息； 通过所述光谱信息提取模块从所述高光谱遥感图像中提取光谱信息； 通过所述融合模块对所提取的空间信息和光谱信息进行图像融合。

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