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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测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：CN116777832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310414342.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法是由张钧萍;唐雨欣;张晔设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法在说明书摘要公布了：空间‑光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法，属于高光谱图像技术领域，本发明为解决现有高光谱异常检测存在数据存在特征维度大、数据量大、数据相关性高、冗余度高，以及准确性和效率比较差的问题。它包括：对高光谱图像中的数据进行波段分组预处理；将波段分组后的高光谱数据作为输入，构建Transformer深度学习模型，对高光谱图像的背景进行重建；采用空间‑光谱联合方法对重建背景的图像与原始高光谱图像之间的残差图像进行联合检测，分别获得光谱域和空间域的异常检测结果，将光谱域和空间域的异常检测结果进行线性组合，获得高光谱图像的异常检测结果。本发明用于高光谱图像的异常检测。

本发明授权空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法，其特征在于，它包括： S1、对高光谱图像中的高光谱数据进行波段分组预处理； S2、将波段分组后的高光谱数据作为输入，构建Transformer深度学习模型，对高光谱图像的背景进行重建； S3、采用空间-光谱联合方法对重建背景的图像与原始高光谱图像之间的残差图像进行联合检测，分别获得光谱域和空间域的异常检测结果，将光谱域和空间域的异常检测结果进行线性组合，获得原始高光谱图像的异常检测结果； S3所述重建背景与原始高光谱图像之间的残差图像的方法包括： 重建背景的图像与原始高光谱图像Y之间，通过逐点计算获得残差图像ΔY： S3所述获得光谱域异常检测结果的具体方法包括： 在光谱域，采用Mahalanobis距离对残差图像进行处理，分离背景像素和异常像素，获得光谱域异常检测结果Dspectral： Dspectral＝Δyi-μTΓ-1Δyi-μ 其中，Δyi表示ΔY的第i个像素值，μ表示ΔY的均值，Γ-1表示ΔY的协方差矩阵； S3所述获得空间域的异常检测结果的具体方法包括： 其中，Dspatial表示空间域异常检测结果，E表示能量图，fopenE表示开运算操作，fcloseE表示闭运算操作。

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