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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于解混的高光谱图像超分辨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：CN121481848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610031047.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于解混的高光谱图像超分辨方法是由任鹏;徐英豪;倪自豪设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解混的高光谱图像超分辨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于解混的高光谱图像超分辨方法，属于计算机视觉与图像处理技术，用于高光谱图像分辨，包括构建高光谱图像超分辨框架，进行神经网络训练，基于复合损失函数输出高光谱图像超分辨框架处理结果或返回神经网络训练，高光谱图像超分辨框架包括物质成分引导模型和超分辨模型，将低分辨高光谱图像分别输入物质成分引导模型和超分辨模型，将物质成分引导模型和超分辨模型的成果融合后输出增强后的高光谱图像。本发明通过双模型协同框架，同步提升了高光谱图像的空间分辨精度与物质成分解析的物理可信度，实现了空间增强与光谱解耦的联合优化。

本发明授权基于解混的高光谱图像超分辨方法在权利要求书中公布了：1.基于解混的高光谱图像超分辨方法，其特征在于，包括：准备数据集，构建基于物质成分解混先验与超分辨模型并联的高光谱图像超分辨框架，进行神经网络训练，引入复合损失函数优化网络参数，训练完毕后验证复合损失函数，若复合损失函数小于预设阈值，输出高光谱图像超分辨框架处理结果，若复合损失函数大于或等于预设阈值，返回神经网络训练； 高光谱图像超分辨框架以低分辨高光谱图像为输入，输出超分辨高光谱图像；高光谱图像超分辨框架包括物质成分引导模型和超分辨模型，将低分辨高光谱图像分别输入物质成分引导模型和超分辨模型，超分辨模型处理完成后分为两条支线，第一支线将超分辨模型的处理成果输入物质成分引导模型，第二支线将超分辨模型的处理成果与物质成分引导模型的处理成果逐元素相加，输出超分辨高光谱图像； 超分辨模型由超分辨网络组成，超分辨网络包括空间信息重建模块、边缘细化模块和光谱信息重建模块； 将低分辨高光谱图像输入超分辨网络，然后分为两条支线，第一支线对上采样，第二支线将输入空间信息重建模块，处理结果输入边缘细化模块，然后再输入光谱信息重建模块；将上采样结果和光谱信息重建模块结果逐元素相加，输出超分辨高光谱特征： ； 式中，为低分辨高光谱图像，，为图像高度，为图像宽度，为图像波段，为超分辨网络； 物质成分引导模型包括解混网络、矫正网络和重构网络； 将和分别输入两个解混网络，第一解混网络以为输入，输出低分辨丰度图和低分辨重建特征，对进行上采样，上采样结果输入校正网络；第二解混网络以为输入，输出超分辨图像的丰度图和超分辨重建特征，然后将输入校正网络，将超分辨重建特征输入重建网络；校正网络输出校正后的丰度特征，将校正后的丰度特征输入重建网络；重建网络输出重建特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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