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龙图腾网恭喜南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院申请的专利用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统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：CN114219870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111493634.1，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统是由邢长达;汪美玲;段朝伟;丛玉华;王志胜;刘一柳设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统，首先考虑高光谱成像设备各频段通道的特性，建立光谱响应输出函数；其次，建立一种卷积神经网络的频段通道选择模型，将频段选择过程嵌入到神经网络中，在训练中自适应地选择最优频段通道；最后，将选择出的通道标记转化为控制信号，控制无人机载辅助受控可调节光谱成像仪，在最优的频段通道上输出对应的辅助图像。本发明将辅助图像的频段选择和具有场景目标特性的高光谱图像整合到同一个模型框架下，充分考虑辅助图像和高光谱图像之间的关系，在无人工干预的情况下，根据目标场景特性自适应地生成最有利于重建的辅助图像。

本发明授权用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对于无人机挂载的主高光谱图像成像设备，其各频段通道的特性通过建立光谱响应输出函数来描述；具体为：Hk＝SkLk,k＝1,2,…,N其中，k表示频段通道编号；是成像设备在k通道采集到的图像信号，且k≤N，a×b表示通道图像的尺寸；所有的Hk堆叠成三维的高光谱图像Sk表示通道k的光谱响应函数，总的光谱响应形式可表示为S＝[S1,S2,…,Sk,…,SN]；Lk表示在通道k的光谱辐射；步骤二、为了选择有助于超分辨率重建的频段通道，建立一种卷积神经网络的频段通道选择模型，将频段选择过程嵌入到神经网络中，在训练中自适应地选择最优频段通道；具体为：在步骤一的光谱响应输出函数中，光谱辐射Lk经过对应的光谱响应函数Sk而生成的频段图像的过程，等价于卷积神经网络中1×1卷积核的卷积操作；因此，把每个频段通道的响应函数Sk堆叠为多通道的卷积核，通道总数为N，作为卷积神经网络的第一层，模拟频段选择过程；同时，利用通道注意力机制，并施加稀疏约束，即约束网络仅使用较少的通道数生成频段图像；综上，提出用于频段通道选择的卷积神经网络的损失函数如下： Subjectto,Sk∈S，wk∈W其中，第一项是重建误差，是训练样本，为高光谱图像的各像素向量，且M＝α×b；M是训练样本的数量；N是通道总数；Sk在上述网络中表示1×1卷积核；表示卷积操作，用于模拟频段通道选择过程，对h*进行采样；wk代表注意力机制下对应每个通道的参数；f表示选择网络；φ为选择网络的参数，第二项为稀疏正则化项，α是正则化参数；W表示参数向量，在稀疏约束下，大部分权值大小接近0值，余下的通道就是选择出的频段通道，得到对应通道标记；步骤三、将对应的通道标记转化为控制信号，控制无人机载辅助受控可调高光谱成像仪，在最优的频段通道输出对应的辅助图像。

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