中国人民解放军国防科技大学夏靖远获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法、装置、设备及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：CN121391612B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511961837.7，技术领域涉及：G06T3/4061；该发明授权联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法、装置、设备及介质是由夏靖远;郑凌宇;杨志雄;伍宸;张双辉;刘振;刘丽设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法、装置、设备及介质。所述方法包括：在光谱域以线性评分以及Top‑K自适应选出最具重建贡献的波段，通过窗口堆叠缩短序列并用轻量网络对标原始数据学习优化波段映射矩阵，实现高保真可逆降维，继而在空间域将各局部窗口像素光谱聚类成少量簇中心，生成空间索引矩阵，完成空谱联合深度压缩。压缩序列经波段位置提示和非因果Mamba全局建模，充分捕获长程依赖。最后以渐进可学习上采样逐级放大，借助索引反向散射簇特征、映射矩阵线性还原光谱，并辅以残差细化高频输出高空间、高光谱保真超分辨图像，采用本方法可在保证性能的情况下显著降低显存与计算量，兼顾精度与实时性。
本发明授权联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种联合空谱降维扫描的HSI超分辨方法，其特征在于，所述方法包括： 获取低空间分辨率高光谱数据集； 通过线性变换结合Softmax归一化构建波段重要性评分机制，并使用Top-K筛选，自适应提取所述低空间分辨率高光谱数据集中的高贡献波段特征集，并生成所述高贡献波段特征集与低空间分辨率高光谱数据集的映射矩阵； 将所述高贡献波段特征集按窗口划分，在每个窗口内对像素光谱进行聚类，压缩为少量代表性簇身中心得到深度降维特征集，并生成所述深度降维特征集与所述高贡献波段特征集的空间映射索引相似矩阵； 引入波段索引信息作为提示，同时嵌入非因果Mamba扫描机制，捕获空谱联合序列的长距离依赖，对所述深度降维特征集进行特征增强，得到增强后的深度降维特征集； 利用所述空间映射索引相似矩阵以及映射矩阵依次对所述增强后的深度降维特征集进行两次升维，重建得到高空间分辨率高光谱数据。
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