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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强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：CN116091346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211670529.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强方法及系统是由付莹;姜禹琪;张军设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强方法及系统，属于计算机视觉和计算摄像技术领域。本发明设计了一种从图像中提取高频纹理信息的方法，并基于此方法设计了纹理引导增强网络和纹理引导损失函数。在训练过程中，纹理引导增强网络对输入图像取平均后提取纹理信息，并将提取到的信息作为引导嵌入到网络当中；纹理引导损失函数在目标图像上提取纹理信息，并将该信息作为引导对每个像素点的权重进行重新分配，使得网络能够更加关注高频纹理信息，进而获得更好的增强效果。同时，提出了一种全自动化的滤波阵列式光谱图像增强系统，能够有效解决在低弱光条件下滤波阵列式光谱相机成像质量差的问题。

本发明授权用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于滤波阵列式光谱图像的纹理信息引导增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：训练阶段，使用成对的低弱光-正常光滤波阵列式光谱图像数据集，迭代优化模型的参数； 步骤1.1：从成对的低弱光-正常光滤波阵列式光谱图像中，随机选取N对成对数据，并对数据进行预处理，包括数据提亮、增广、归一化、格式化； 步骤1.2：将预处理后的低弱光滤波阵列式光谱图像，输入到纹理引导增强网络中，得到增强后的滤波阵列式光谱图像； 纹理引导增强网络，包括一个主干网络及一个纹理引导分支； 其中，主干网络采用编码器-解码器结构，包括9个残差块，其中4个残差块作为编码器，4个残差块作为解码器；每个编码器后连接一个下采样层，将特征图的长、宽减半，通道数增加；每个解码器前放置一个上采样层，将特征图的长、宽加倍；采用跳跃连接将浅层编码器提取到的特征传递到解码器中； 纹理引导分支将多通道光谱图像在通道维度中做平均操作，在平均后的单通道图像上提取纹理图，并将该纹理图下采样至五个不同尺度，与主干网络中的特征图连接作为主干网络信息的引导； 步骤1.3：将增强后的滤波阵列式光谱图像以及对应的正常光滤波阵列式光谱图像送入纹理引导损失函数，计算得到损失函数值； 纹理引导损失函数，包括图像恢复部分及纹理引导部分； 图像恢复部分采用L1损失函数，记网络增强后得到图像为O，目标图像为T，则图像恢复部分为： L1＝‖O-T‖1 其中，‖·‖1为L1范数； 纹理引导部分对目标图像逐波段提取纹理图，将得到的纹理图作为引导，与恢复后图像和目标图像的差逐元素相乘，并计算其L1范数；记网络增强后得到图像为O，目标图像为T，提取得到纹理图为M，则纹理引导部分为： LTG＝‖M×O-T‖1 最终得到的纹理引导损失函数表示为： L＝L1+α×LTG 其中，α用于平衡图像恢复部分和纹理引导部分； 步骤1.4：根据反向传播算法，通过损失函数值计算并反传各个参数的梯度值，使用计算的梯度值更新各个参数，完成一次训练迭代； 步骤1.5：重复步骤1.1至1.4，直至迭代次数达到预设上限，并保存增强网络结构及参数值； 步骤2：使用阶段，载入步骤1中的模型结构及参数，向模型中输入带有低弱光滤波阵列式光谱图像，得到增强后的图像。

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