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龙图腾网获悉浪潮光音卫星技术(山东)有限公司申请的专利一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化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：CN121032853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511553045.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化方法是由孙启玉;杨公平;荆志铎;刘玉峰;王洁设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化方法，属于差异学习和遥感图像处理技术领域。对全色图像和上采样的低分辨率高光谱图像分别频域解耦，获得振幅特征图和相位特征图；在频域利用混合专家振幅分量学习模块对振幅特征图进行学习，利用混合专家相位分量学习模块对相位特征图进行学习；在空间域提取空域差异特征；将振幅分量学习特征和相位分量学习特征经傅里叶逆变换后输入空‑频域特征融合模块融合，融合后特征与空域差异特征相加得到网络输出图像，不断迭代优化最终得到高分辨率高光谱图像。本发明方法有效地锐化低分辨率多光谱遥感图像，一定程度上弥补了现有基于深度学习的方法在低分辨率多光谱遥感图像锐化任务上的不足。

本发明授权一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域混合专家与空域差异的遥感图像锐化方法，其特征是，包括步骤如下： S1.获取遥感图像，构建包括全色图像、低分辨率高光谱图像、地面真值图像的三元组数据，预处理并划分数据集； S2.对全色图像和上采样的低分辨率高光谱图像分别利用傅里叶变换得到对应的振幅分量和相位分量实现频域解耦，并将两图像的振幅分量进行通道拼接和卷积操作得振幅特征图，将两图像的相位分量进行通道拼接和卷积操作得相位特征图； S3.在频域利用混合专家振幅分量学习模块对振幅特征图进行学习，利用混合专家相位分量学习模块对相位特征图进行学习，混合专家振幅分量学习模块和混合专家相位分量学习模块均包括专家库和计算得到的混合专家权重库，将每个专家的输出特征图与其在混合专家权重库中对应的权重加权融合得到对应分量学习特征图； S4.将全色图像与上采样后的低分辨率高光谱图像进行逐波段相减，提取两者之间的光谱差异信息，经卷积操作和ReLU激活函数得到最终的空域差异特征； S5.将振幅分量学习特征图和相位分量学习特征图傅里叶逆变换得到低分辨率高光谱图像在频域的增强表征特征，将在频域的增强表征特征与空域差异特征在通道维度进行拼接，然后输入空-频域特征融合模块融合； S6.融合后的特征与空域差异特征相加，得到网络输出图像，然后计算其与地面真值的损失，经过不断迭代优化，最终得到高分辨率高光谱图像； S7.使用训练集训练模型，使用测试集在不同的多光谱场景下进行模型测试，得最终模型。

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