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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學(xué)申請的專利高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114612297B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210079410.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置是由朱青;王曉晨;齊娜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置在說明書摘要公布了：高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置，針對高光譜圖像，建立基于迭代閾值收縮方法及非局部自回歸的融合模型，針對模型進(jìn)行優(yōu)化，然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)測試，因此本發(fā)明利用非局部自相似性有效地恢復(fù)了缺失的高頻信息，同時(shí)利用ISTA?Net對變換域的信息加以利用，使網(wǎng)絡(luò)具有很好的可解釋性，提升了重建效果。

本發(fā)明授權(quán)高光譜圖像超分辨率重建方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.高光譜圖像超分辨率重建方法，其特征在于：其包括以下步驟： 1針對高光譜圖像，建立基于迭代閾值收縮方法及非局部自回歸的融合模型，將非局部矩陣S嵌入到標(biāo)準(zhǔn)的圖像退化模型中，表示為公式1： 其中，Y表示HrMS圖像，其高度和寬度為H和W，Z表示由h和w定義的LrHS圖像，其高度和寬度分別為h和w，hH，wW，A、B是可以從整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中正確得到的固定矩陣，C表示空間下采樣算子，其中λ是一個(gè)權(quán)重參數(shù)，f·代表了的正則項(xiàng)； 2針對模型進(jìn)行優(yōu)化，并展開為一個(gè)可解釋的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該模型通過迭代收縮閾值算法來求解，該算法通過計(jì)算公式3進(jìn)行迭代更新 是第t次迭代中的更新變量，表示非局部自回歸模型定義的先驗(yàn)； 3網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)：利用HrMS圖像變換域上的信息和LrHS圖像變換域上的信息設(shè)計(jì)一個(gè)可解釋網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)； 4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：對待估計(jì)圖像進(jìn)行處理，輸出訓(xùn)練模型； 5網(wǎng)絡(luò)測試：加載訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型，向系統(tǒng)輸入LrHS圖像和HrMS圖像，利用NAM-DuFNet進(jìn)行重建，輸出HrMS圖像； 所述步驟1中，用公式2來表示圖像的非局部自回歸模型： 表示模型誤差。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區(qū)平樂園100號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。