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龙图腾网获悉北京卫星信息工程研究所申请的专利基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建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：CN118628357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202410803466.9，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法是由梁颖;刘斌霄;焦典;陈元伟;纪骁宵;宿南;闫奕名;贺广均;符晗设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法，包括：基于场景匹配的RGB图像和高光谱图像，获得融合token序列；采用随机掩膜机制对视觉transformer的编码器和解码器进行联合训练，完成特征重构；步骤S3、构建基于解码器重构的图像与真值图像的相似度的损失函数，对视觉transformer的编码器和解码器进行优化；利用图像重建模块对优化后的视觉transformer的编码器提取的特征进行超分重建。本发明，降低了高光谱图像超分重建的对于数据强配准的要求，扩展了该技术的应用场景，同时空间分辨率提升后的高光谱数据有利于优化下游任务算法的性能，从增强数据的角度降低模型的设计难度，使高光谱数据能够适配于更多的遥感领域任务。

本发明授权基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、基于场景匹配的RGB图像和高光谱图像，获得融合token序列； 步骤S2、采用随机掩膜机制对视觉transformer的编码器和解码器进行联合训练，完成特征重构，具体包括： 步骤S21、在训练阶段，采用预先设置的参数k为掩膜率对融合块序列进行随机掩膜，可见块采用线性映射进行嵌入，掩膜部分采用可学习的掩膜token； 步骤S22、将未被掩膜的token序列输入到视觉transformer的编码器中进行特征提取； 步骤S23、将掩膜部分和视觉transformer的编码器获得的增强特征一起输入到视觉transformer解码器中，根据位置编码获得掩膜的相对位置，利用视觉transformer的解码器对所述步骤S22中提取的特征进行重构； 步骤S3、构建基于解码器重构的图像与真值图像的相似度的损失函数，对视觉transformer的编码器和解码器进行优化； 步骤S4、利用图像重建模块对优化后的视觉transformer的编码器提取的特征进行超分重建，所述图像重建模块由3层Quasi-Recurrent卷积单元和1层双向Quasi-Recurrent卷积单元构成，包括： 在每个Quasi-Recurrent卷积单元中，首先由Wz和Wf两个3D卷积核进行两次3D卷积再通过不同的激活函数得到两组特征图Z和F，则有： Z＝tanhWz*I,F＝sigmoidWf*I 对特征图Z和特征图F按照频谱方向进行拆分获得zi和fi序列，将其输入Quasi-Recurrent池化层中，得到融合特征hi，将融合特征按照频谱重新拼接得到重构特征，其中，Quasi-Recurrent池化层中的操作表示为： hi＝fi·hi-1+1-fi·zi 在最后一层双向Quasi-Recurrent卷积单元中，对于按照频谱拆分的所有序列，按照前后向交替的方式进行Quasi-Recurrent池化，完成全局信息的传播。

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