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[发明专利]光谱图像的融合超分辨率方法、系统及电子设备-CN202310610809.5在审
发明人：廉玉生;曹栩珩;伍佳慧;周晗;王彬;呼香美;王凯旋;马超 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种光谱图像的融合超分辨率方法、系统及电子设备，对初始低分辨率高光谱图像进行空间上采样，得到第一高分辨率高光谱图像；对初始高分辨率RGB图像依次进行空间下采样和空间上采样，得到第一高分辨率RGB图像；分别提取初始高分辨率RGB图像、第一高分辨率RGB图像和第一高分辨率高光谱图像的多阶特征向量；融合全部多阶特征向量和第一高分辨率高光谱图像以得到第二高分辨率高光谱图像。采用本发明能够利用已有高分辨率RGB图像对低分辨率高光谱图像进行超分辨率重建，从而获得高分辨率高光谱图像。
光谱图像融合分辨率方法系统电子设备

[发明专利]高光谱图像的超分辨率重建方法和装置-CN202110682864.6有效
发明人：廉玉生;曹栩珩;胡香美;刘金钠;祝薇;王萌;杨子昭;张昊宇 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱图像的超分辨率重建方法和装置，涉及光谱成像的技术领域，包括将低分辨率高光谱图像转换得到的低分辨率RGB彩色图像，与第一高分辨率RGB彩色图像进行邻域匹配，确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像上的对应相似光谱信息；根据第一高分辨率RGB彩色图像和第二高分辨率RGB彩色图像转换得到的第一高分辨率XYZ图像、第二高分辨率XYZ图像和相似光谱信息的拟合结果，确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像的真实光谱信息，通过邻域匹配方式对相似光谱进行匹配，保留了原高光谱图像的空间结构信息，可快速重构高分辨率高光谱图像且具有较高的重建精度。
光谱图像分辨率重建方法装置

[发明专利]基于通道约束多特征融合的图像超分辨率重建方法和系统-CN202111165041.2在审
发明人：霍彤彤;杨卫东;谢毅;何泳江;王泓霖;钟胜;肖子雨 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开基于通道约束多特征融合的图像超分辨率重建方法和系统，属于超分辨率图像重建领域。包括：获取同一场景下高空间分辨率高光谱、低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像图像对构建训练集；搭建双通道超分辨率网络，包括：特征提取模块，用于从同一场景下的低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像中同时提取空谱特征；特征融合模块，用于融合同一场景下的多光谱图像的空间信息与高光谱图像的光谱信息；图像重建模块，用于重建得到重建图像；训练网络，直至重建图像与原始图像对应光谱向量中各元素变化规律一致；获取待重建场景下的低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像，输入至训练好网络，得到重建超分辨率高光谱图像。
基于通道约束特征融合图像分辨率重建方法系统

[发明专利]高分辨率多光谱图像捕捉-CN201180071639.3有效
发明人： S·S·林;X·童;X·曹 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-06-15 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： H04N9/09 文献下载
摘要：使用混合相机工具可以捕捉高分辨率多光谱图像，而不必牺牲分辨率以换取光谱精确度。高分辨率多光谱图像的捕捉可以包括：基于入射光的一部分形成高空间分辨率图像；以及基于入射光的另一部分生成包括多光谱样本的高光谱分辨率图像。然后，通过将高空间分辨率图像与高光谱分辨率图像合并来合成高辨率多光谱图像。
高分辨率光谱图像捕捉

[发明专利]基于智能空谱融合的高分辨率视频高光谱成像方法、装置及介质-CN202210658844.X有效
发明人：李树涛;佃仁伟;刘海波;郭安静;胡宇龙 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能空谱融合的高分辨率视频高光谱成像方法、装置及介质，本发明基于智能空谱融合的高分辨率视频高光谱成像方法包括：1）分别对低分辨率的高光谱图像帧、高分辨率的RGB图像帧进行下采样；2）将下采样后的高光谱图像帧、RGB图像帧输入预先训练好的融合网络，获得高分辨率的高光谱图像帧。本发明基于智能空谱融合的高分辨率视频高光谱成像方法能够基于低分辨率的高光谱图像帧、高分辨率的RGB图像帧，通过预先训练好的融合网络，获得高分辨率的高光谱图像帧，从而可有效解决现有直接通过成像传感器来解决高光谱空间分辨率极其困难且成本高的问题，可有效降低获取高光谱图像帧的成本。
基于智能融合高分辨率视频光谱成像方法装置介质

[发明专利]基于混合注意力网络融合的高光谱图像超分辨率方法-CN202110614272.0有效
发明人：李化旭;刘兰兰;龚政雄;胡建文;刘群;向云;李思锦;罗昊 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司输电检修分公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合注意力网络融合的高光谱图像超分辨率方法，包括获取高光谱低分辨率图像及对应的高光谱高分辨率图像并构成训练数据；构建高光谱图像超分辨率基础模型；采用训练数据训练高光谱图像超分辨率基础模型得到最终的高光谱图像超分辨率模型；获取待处理的高光谱图像；采用高光谱图像超分辨率模型对待处理的高光谱图像进行处理完成高光谱图像的超分辨率过程。
基于混合注意力网络融合光谱图像分辨率方法

[发明专利]基于非负结构稀疏的高光谱图像超分辨率方法-CN201410319970.8有效
发明人：董伟生;孟贵宇;李广煜;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-07-07 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵结构稀疏非负分解的光谱图像超分辨率重建方法，从低空间分辨率高光谱图像和高分辨率彩色图像联合重建高分辨率高光谱图像，解决现有算法难以精确恢复高分辨率光谱图像的问题。其实现步骤是(1)输入低分辨率高光谱图像和对应的高分辨率彩色图像；(2)利用光谱图像的局部与非局部自相似性，构建基于矩阵结构稀疏非负分解的光谱重建目标函数；(3)采用交替方向乘子法交替求解得到优化的光谱材料系数和光谱材料基；(4)利用得到的优化光谱材料系数矩阵和光谱材料基矩阵，重建出高分辨率高光谱图像。本发明所恢复的高光谱图像更清晰，图像边缘更锐利，可有效提升光谱图像空间分辨率。
基于结构稀疏光谱图像分辨率方法

[发明专利]一种基于多降质方式数据增广的高光谱图像超分辨率复原方法-CN202111342185.0在审
发明人：王素玉;车其晓;张磊 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多降质方式数据增广的高光谱图像超分辨率复原方法，属于图像处理技术领域，包括获取高光谱图像，对高光谱数据集进行预处理，将高光谱数据集中的图像按一定规则裁剪，生成非重叠的子图和重叠块，并将子图和重叠块分别作为测试数据和训练数据；对测试数据和训练数据进行数据扩增并增加高斯噪声，获得有噪声的低分辨率的测试数据和训练数据；构建高光谱图像超分辨率模型；采用训练数据对高光谱图像超分辨率模型进行训练，从而得到训练好的高光谱图像超分辨率模型；将测试数据输入训练好的高光谱图像超分辨率模型，获得超分辨率的高光谱图像。本发明对数据进行扩增，提升了高光谱图像超分辨率模型的性能。
一种基于多降质方式数据增广光谱图像分辨率复原方法

[发明专利]一种生成高时空谱分辨率卫星遥感影像的方法和装置-CN202310546379.5在审
发明人：孙伟伟;周骏;孟祥超;杨刚 -专利权人：宁波大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种生成高时空谱分辨率卫星遥感影像的方法和装置，包括：通过融合同一场景下具有高时间、空间分辨率但低光谱分辨率多光谱影像和具有高光谱分辨率但低时间、空间分辨率高光谱影像生成具有高时间、空间和光谱分辨率的融合影像本发明的有益效果是：本发明相比当前一体化时空谱融合方法，提出的方法更符合当前主流星载遥感数据的分辨率特点，并能实现高保真的融合表现。
一种生成时空分辨率卫星遥感影像方法装置

[发明专利]高光谱遥感图像坏像元复原方法、装置、电子设备及介质-CN202210888170.2有效
发明人：张凯;胡玉新;林智莘;王振舟 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱遥感图像坏像元复原方法、装置、电子设备及存储介质，应用于光学遥感图像处理技术领域，包括：获取待复原的高光谱图像，该高光谱图像包括高空间分辨率波段和低空间分辨率波段，将包含条带的该高空间分辨率波段下采样为包含条带的高光谱图像，使包含条带的该高光谱图像与该低空间分辨率波段具有相同的分辨率，利用贝叶斯字典学习法，基于包含条带的该高光谱图像和该低空间分辨率波段对该条带进行修复，得到修复后的图像，利用基于稀疏编码的图像超分辨率法，提高该修复后的图像的空间分辨率，得到最终的修复图像。
光谱遥感图像坏像元复原方法装置电子设备介质

[发明专利]一种高光谱图像超分辨方法、装置及计算机可读介质-CN201610874409.5在审
发明人：李泽宇;邓成;杨延华;李超 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱图像超分辨方法、装置及计算机可读介质，方法包括获取待重建的低分辨率高光谱图像，以及获取与所述低分辨率高光谱图像对应的高分辨率低光谱图像；生成所述低分辨率高光谱图像对应的第一矩阵，以及生成所述高分辨率低光谱图像对应的第二矩阵；根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，确定端元矩阵和丰度系数矩阵对应的第一约束条件和第二约束条件；根据所述第一约束条件和第二约束条件，估计端元矩阵和丰度系数矩阵；根据所述端元矩阵、所述丰度系数矩阵和所述高分辨率低光谱图像，将所述低分辨率高光谱图像重建出高分辨率高光谱图像。
一种光谱图像分辨方法装置计算机可读介质

[发明专利]一种提高光谱成像空间分辨率的方法和系统-CN201310495908.X有效
发明人：方俊永;张晓红;王潇;刘学;赵冬 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2013-10-21 - 公布日： 2014-02-05 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提出了一种提高光谱成像空间分辨率的方法和系统。该方法为：将同一成像物镜的出射光束分为两路光路，对其中一路光路进行高空间分辨率成像，对另外一路光路进行高光谱分辨率光谱成像，将高空间分辨率成像图和高光谱分辨率光谱成像图进行融合。本发明提高光谱成像空间分辨率的方法和系统能够较简单方便地得到几乎无失真的高空间分辨率光谱图像。
一种提高光谱成像空间分辨率方法系统

[发明专利]一种用于内陆水体遥感的多时相多源遥感影像融合方法-CN201910060135.X有效
发明人：郭宇龙;黄昌春;康磊 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及用于内陆水体遥感的多时相多源遥感影像融合方法，有效解决同时融合多源影像的空间、光谱、时间分辨率，生成适用于内陆光学复杂水体遥感监测的数据源，用于对水体的监测和环保的问题，利用高空间、光谱分辨率影像，以及高时间分辨率影像，获得影像数据，并进行预处理，生成高光谱、高时间分辨率影像，混合光谱分解，得到高时间频率的丰度图；抽取低时频影像成像时刻的丰度数据，结合高空间、光谱分辨率影像，得到高光谱分辨率的端元光谱，基于高时频丰度图和端元光谱，生成初步融合结果，将GOCI影像和初步融合结果重新排列，利用初步融合结果及高空间、光谱分辨率影像生成最终融合结果，本发明方法易操作，应用面广，精度高，稳定可靠。
一种用于内陆水体遥感多时相多源影像融合方法

[发明专利]基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法-CN201710330711.9在审
发明人：卢孝强;袁媛;郑向涛 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法，主要解决原始高光谱图像训练数据过少，无法训练深度神经网络的问题，提高高光谱图像的空间辨识力，克服高光谱图像空间分辨率受限的问题。主要步骤是(1)在自然图像的数据库上训练卷积神经网络，学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系；(2)在测试的高光谱图像上，根据学习到的深度神经网络，逐个波段生成相应的高分辨率图像；(3)建立协同矩阵分解，对低‑高分辨率图像进行相同地物约束；(4)重建出超分辨率高光谱图像。本发明最大程度保持了超分辨率图像的光谱信息，可用于遥感地物观测、军事侦察以及刑侦辅助等领域。
基于迁移学习光谱图像分辨率方法

[发明专利]基于耦合张量分解的多光谱与高光谱图像融合方法-CN201711419401.0有效
发明人：李红 -专利权人：咸阳师范学院
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于耦合张量分解的多光谱与高光谱图像融合方法，主要解决现有技术中空间信息模糊和光谱扭曲的问题。其步骤为：(1)分别输入低空间分辨率的高光谱图像、高空间分辨率的多光谱图像、光谱退化矩阵和正则参数；(2)将低空间分辨率的高光谱图像进行空间上采样；(3)将上采样低空间分辨率的高光谱图像利用高阶奇异值分解算法进行Tucker分解；(4)将高空间分辨率的多光谱图像进行Tucker分解；(5)将步骤(3)得到的因子矩阵与步骤(4)得到的核心张量沿各个模相乘得到高空间分辨率的高光谱图像。本发明能获得准确的空间和光谱信息，可用于目标检测与识别、地物分类等遥感领域。
基于耦合张量分解光谱图像融合方法

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