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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩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：CN119450083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411536219.3，技术领域涉及：H04N19/91；该发明授权一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩方法是由李皎皎;曹鑫龙;李启越;闫嘉鹏;胡慧敏设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩方法，基于Transformer的神经网络可以提高建模精度，提高预测准确度；引入时间相关性，同时用时间、空间和光谱方向的参考像素进行预测，可以提高预测准确度，进一步消除冗余；引入异常处理，可以进一步减小码率。

本发明授权一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的时空谱联合的极光光谱图像无损压缩方法，其特征在于： S1、对连续的原始极光光谱图像进行分段，分出的若干张图像在压缩时存在时间相关性； S2、对于待预测像素，选取时间、空间和光谱方向上的相关的像素，作为参考像素，参考像素构成上下文向量； S3、构建神经网络，将上下文向量输入神经网络，输出当前像素的预测值； 通过神经网络得到预测值的具体方法为， 使用词嵌入技术对当前像素p的上下文向量进行嵌入，将上下文向量中的每个元素映射成一个512维的向量； 使用位置编码技术对上下文向量进行位置编码，根据在上下文向量中的位置为每个元素生成一个512维的向量； 将词嵌入向量与位置向量对应位置元素相加，得到最终要输入给神经网络的输入向量； 将输入向量输入给由两个Transformer编码单元组成的编码器，得到隐层表示y； 将y输入由三层全连接层组成的解码器，得到p的预测值，三个全连接层的大小分别为512、256和1，第一层和第二层之后均添加了ReLU激活函数和Dropout层； S4、重复S3直至所有像素预测完成，根据所有像素的预测值得到预测图像，原始图像减去预测图像得到残差图像； S5、对残差图像进行熵编码，得到码流文件； S6、对码流文件进行解码，得到残差图像，并对残差图像每个像素通过神经网络计算预测值，预测值加上残差图像中对应位置的残差，即可得到原始像素值，从而得到无损原始极光光谱图像。

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西安邮电大学，其通讯地址为：710061 陕西省西安市长安南路563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”。

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