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龙图腾网获悉郑州大学第一附属医院;上海人工智能创新中心申请的专利一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法及系统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：CN118485601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410637427.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法及系统是由李佳;赵杰;何贤英;崔芳芳;李陈晨;石金铭设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法及系统，所述方法包括：对原始训练数据集进行预处理，获取训练数据集；基于训练数据集对半监督解耦变换网络模型进行训练，获得训练完成的半监督解耦变换网络模型；将待处理的高光谱遥感图像输入训练完成的半监督解耦变换网络模型中，获取去除条带噪声的高光谱遥感图像，本申请通过图像解耦和噪声变换来激励模型学习真实的条带噪声分布，与使用手工制作的条带噪声生成模型相比，直接从真实图像中学习物理退化可以隐式地提供对真实数据更准确的近似，本申请提高了去除条带噪声并生成图像的质量，特别是在有效去除真实图像中的条带噪声方面。

本发明授权一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱遥感图像条带噪声去除方法，其特征在于，包括： 对原始训练数据集进行预处理，获取训练数据集； 基于训练数据集对半监督解耦变换网络模型进行训练，获得训练完成的半监督解耦变换网络模型；半监督解耦变换网络模型通过解耦和噪声变换学习真实的条带噪声分布，具体表现为：基于半监督解耦变换网络模型中的生成器G1、生成器G3分别对干净背景分量进行解耦，并进一步从拟合图像和真实图像中提取拟合图像条带噪声分量和真实图像条带噪声分量；基于生成器G2生成从拟合域到真实域的条带噪声，基于生成器G4生成从真实域到拟合域的条带噪声；判别器D1被训练来区分拟合图像Os和生成的退化图像Br-Ns的真假实例，生成器G2减小拟合图像Os和生成的退化图像Br-Ns之间噪声分布的差异；判别器D2被用来增强生成器G4将条带噪声从真实域转移到拟合域的能力；半监督解耦变换网络模型的中间阶段采用无监督对抗损失、自一致性损失和监督均方误差损失的组合，即：对于输入的拟合图像Os和真实图像Or，分别对第一阶段生成的退化图像Bs-Nr和Br-Ns进行对抗性约束；应用一致性约束确保背景图像之间信息的一致性，并保持输入图像与最终生成图像之间的一致性，保持干净的背景图像，增强了半监督解耦变换网络模型对条带噪声生成及其转换的关注；通过监督均方误差损失，利用真实标签和拟合图像之间的对应关系，在拟合图像分支内实施监督约束，并根据拟合图像通过引入条带噪声清洁图像而生成； 将待处理的高光谱遥感图像输入训练完成的半监督解耦变换网络模型中，获取去除条带噪声的高光谱遥感图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州大学第一附属医院;上海人工智能创新中心，其通讯地址为：450052 河南省郑州市二七区建设东路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。