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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法、系统及存储介质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：CN121746184B 。

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：202610238182.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法、系统及存储介质是由杨彬;熊子杨;刘耀庭设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法、系统及存储介质，通过将低分辨率高光谱图像数据经过插值处理，输入到光谱信息处理模块获取光谱信息；数据经由离散小波变换分解为高频分量与低频分量，高频分量输入至高频空间处理模块获得高频信息，低频分量与光谱信息相加后输入至低频空间处理模块获得低频信息，避免了低频与高频特征建模冲突；将高频信息和低频信息输入高低频融合模块，通过逆小波变换完成特征重组，再进行信息融合，逐层循环上下采样、多尺度信息充分融合，提升对复杂纹理与多尺度结构的恢复能力，使模型既能捕获跨波段的长程谱相关性，又能在高频通道中精细恢复纹理细节，平衡了空间增强与光谱失真之间的矛盾。

本发明授权频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种频域逐层分解的遥感图像超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：将低分辨率高光谱图像数据经过插值处理，输入到光谱信息处理模块获取光谱信息；S100中的所述光谱信息的获取包括：将输入的低分辨率高光谱图像数据在光谱维度上进行多次一维小波分解，再将分解的结果进行对应次数的一维逆小波变换，得到光谱信息； 首先，将输入的初始图像通过循环层逐级在光谱维度上进行一维小波分解；在每一层中，把当前输入分解为低频信息cA与高频信息cD，将其二者分别送入对应的3D卷积处理；处理后得到的低频信息作为下一层的输入继续分解，总共循环K次；然后进行自底向上的反向重建阶段；将最深处的cA与cD进行一维逆小波变换，恢复为更高光谱分辨率，逐层迭代直到恢复到原始尺度，得到光谱信息；最后，通过插值，放大光谱信息的光谱通道，并进行空间下采样，得不同尺度的光谱信息； 表达式如下： ； ； 其中代表每一次小波分解、卷积处理、逆小波变换得到的特征；经过K次，得到光谱信息； S200：低分辨率高光谱图像数据经由离散小波变换分解为高频分量与低频分量，高频分量输入至高频空间处理模块获得高频信息，低频分量与所述光谱信息相加后输入至低频空间处理模块获得低频信息；S200包括多次下采样循环，在下采样阶段，通过离散小波变换，将输入的特征显式的分解为高频分量和低频分量；高频特征被输入到高频空间处理模块进行特征建模，而低频特征则与光谱信息相加后，输入到低频空间处理模块进行特征建模；经过处理后的低频信息作为下一层的输入，输入到下一层进行同样的处理； S300：将高频信息和低频信息输入高低频融合模块，通过逆小波变换完成特征重组，再进行信息融合，生成高分辨率高光谱图像数据；S300包括多次上采样循环，且所述上采样循环次数与所述下采样循环次数相等；在上采样阶段，将最后一层经过处理的高频特征和低频特征通过逆离散小波变换IWT重新组合，得到，随后输入到高低频信息融合模块，以充分融合高频与低频特征，融合后得到的与上一层经过处理的高频信息进行同样操作，直到逐层恢复到原始尺寸。

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