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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像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：CN115342916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210766670.9，技术领域涉及：G01J3/28；该发明授权一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像方法是由马旭;赵显洪设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像方法，属于光谱成像技术领域。建立的高阶数学模型设置等效校正编码，在实施编码运算的同时，表征响应不均匀性，所建立的高阶数学模型在等效校正编码的前后，设置一组或多组二维卷积核，综合表征像差、像素失配、高阶色散和装配误差等非理想因素，提升了数学模型与实际投影测量过程的吻合度。将高阶数学模型参数的标定过程构造为逆向优化问题，采集训练样本数据，使用优化算法，求解所构造的优化问题，完成对高阶数学模型参数的标定，提升了标定方法的实用性。光谱数据立方经编码孔径和色散棱镜的调制后，被成像至探测器上。最后，基于所建立的高阶数学模型，使用重建算法，重构得到光谱图像。

本发明授权一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶数学建模和拟合标定的光谱成像方法，其特征在于该方法的步骤包括： 第一步，用光源照射待测的光谱数据立方，光谱数据立方依次经过成像镜进行成像、编码孔径进行编码、色散棱镜进行色散、中继镜再次进行成像、阵列探测器进行积分后完成投影测量过程，得到投影测量中的二维投影测量图像； 第二步，对第一步的投影测量过程建立高阶数学模型； 第三步，采集标定目标物的光谱数据立方和投影测量图像作为训练样本数据，构造优化问题，然后标定第二步所建立的高阶数学模型的参数； 第四步，对第一步得到的二维投影测量图像进行向量化扫描转化为列向量，对待测的光谱数据立方进行向量化扫描转化为列向量，根据第三步标定得到的高阶数学模型，建立一次投影测量过程对应的矩阵高阶数学模型； 第五步，改变编码图案，重复第一步所述内容，进行多次投影测量，将所改变的编码图案依次代入第三步标定得到的高阶数学模型，重复第四步所述内容，建立描述所有投影测量过程的矩阵高阶数学模型； 第六步，使用重建算法，根据第五步得到的投影测量数据和建立的矩阵高阶数学模型，恢复光谱数据立方； 所述高阶数学建模是指建立高阶数学模型，所述的第二步中，建立高阶数学模型的方法为： 步骤201，基于二维编码图案按照公式构造第s次投影测量中的三维等效校正编码其中三维张量表示响应不均匀性，下标·k表示三维张量中第k个波段对应的二维矩阵，⊙表示哈达玛积运算，等效校正编码Cs在实施编码运算的同时，表征响应不均匀性，若投影测量过程中不存在响应不均匀性，则R为元素值全为1的张量，此时的等效校正编码退化为原始编码图案； 步骤202，在光谱数据立方中划分空间区域和波段小组，用U、V、W分别表示光谱数据立方在空间竖直维度、空间水平维度和光谱维度的划分总数，用Xu,v,w表示划分得到的光谱数据立方子集，则X＝{Xu,v,w}，其中u、v、w分别表示对空间竖直区域、空间水平区域和波段小组的索引，每组索引值指向数据立方的一个子集，u∈{1,2,…,U}、v∈{1,2,…,V}、w∈{1,2,…,W}，若将每个波段单独划分为一个波段小组，则该子集是一个矩阵，否则，该子集是一个三维张量； 步骤203，在等效校正编码的前后，设置一组或多组二维卷积核，用B表示卷积核组的数量，用Wb表示其中的一组卷积核，b∈{1,2,…,B}，用表示每组卷积核中的单个二维卷积核，则用于分别与数据立方子集Xu,v,w对应的数据进行三维卷积运算； 步骤204，构建含有等效校正编码和一组或多组二维卷积核的高阶数学模型。

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