一种基于去噪扩散概率模型与Transformer的遥感图像空谱融合方法（需要二次变更）

本发明公开了一种基于去噪扩散概率模型与Transformer的遥感图像空谱融合方法，方法包括设计用于空谱融合的三支路编码器‑解码器网络结构，并分别利用去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）和Transformer网络提取全色图像的空间特征信息和多光谱图像的光谱特征信息，且将提取到的空间信息、光谱信息逐层式整合到编码器支路中，以实现全色遥感图像的空间信息与多光谱遥感图像的光谱信息的交互和有效融合，最终得到同时具有丰富空间信息与光谱信息的融合图像；在公共数据集上的大量实验结果表明，相对于其它有代表性的对比方法，本发明所提方法在主观视觉效果对比和客观指标评价两方面均取得了总体占优的融合效果。

《一种基于去噪扩散概率模型与Transformer的遥感图像空谱融合方法（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2024111344938，当前法律状态为已下证，由江苏海洋大学提出申请，发明人为康家银;姬云翔;马寒雁;张文娟;唐浩楠;何宇;狄恒西，申请日期为2024-08-19，公开（公告）日期为2025-02-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/50 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能图像处理、深度学习遥感图像融合方法、去噪扩散概率模型遥感图像空谱融合方法、人工智能遥感图像融合方法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于去噪扩散概率模型与Transformer的遥感图像空谱融合方法，方法包括设计用于空谱融合的三支路编码器‑解码器网络结构，并分别利用去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）和Transformer网络提取全色图像的空间特征信息和多光谱图像的光谱特征信息，且将提取到的空间信息、光谱信息逐层式整合到编码器支路中，以实现全色遥感图像的空间信息与多光谱遥感图像的光谱信息的交互和有效融合，最终得到同时具有丰富空间信息与光谱信息的融合图像；在公共数据集上的大量实验结果表明，相对于其它有代表性的对比方法，本发明所提方法在主观视觉效果对比和客观指标评价两方面均取得了总体占优的融合效果。

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