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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备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：CN113284045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202110550369.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备是由汪洪桥;张少磊;付光远;魏振华;赵玉清;岳敏设计研发完成，并于2021-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱图像领域，公开基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备，用于通过机器学习模型实现从低分辨高光谱图像预测HSI，方法包括：获取高光谱图像集训练集和彩色图像训练集；根据高光谱图像集训练集进行光谱下采样得到多光谱图像集；根据彩色图像训练集对预设迁移学习模型进行训练，得到空间超分辨模型，并对空间超分辨模型进行调优，得到目标空间超分辨模型；根据低分辨率多光谱图像集和低分辨率高光谱图像集，对预设深度学习模型进行训练，得到目标光谱超分辨模型；获取待重建的低分辨率高光谱图像，基于目标空间超分辨模型及目标光谱超分辨模型分别进行迁移学习与光谱恢复处理，得到对应的高分辨率高光谱图像。

本发明授权基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高光谱图像集训练集、和彩色图像训练集，其中，为低分辨率高光谱图像集、为高分辨率高光谱图像集，为低分辨率彩色图像集、为高分辨率彩色图像集； 根据所述高光谱图像集训练集，利用预设光谱响应函数生成对应的多光谱图像集，其中为低分辨率多光谱图像集、为高分辨率多光谱图像集； 根据所述彩色图像训练集对预设迁移学习模型进行训练，得到训练好的空间超分辨模型； 根据所述多光谱图像集对所述空间超分辨模型进行验证调优，得到调优最优的目标空间超分辨模型； 根据所述低分辨率多光谱图像集和低分辨率高光谱图像集，得到合成数据集，基于所述合成数据集对预设深度学习模型进行训练，得到目标光谱超分辨模型； 获取待重建的低分辨率高光谱图像，利用所述预设光谱响应函数生成对应的低分辨率多光谱图像； 基于所述目标空间超分辨模型对所述低分辨率多光谱图像进行迁移学习处理，得到对应的高分辨率多光谱图像作为预测的高分辨图像； 基于所述目标光谱超分辨模型对预测的高分辨图像进行光谱恢复处理，得到对应的高分辨率高光谱图像。

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