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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于空间-谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩感知成像方法和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：CN120525744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511021056.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于空间-谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩感知成像方法和系统是由张辉;刘立柱;王耀南;陈煜嵘;毛建旭;李文卿;梅杰设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间-谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩感知成像方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于空间‑谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩成像方法和系统，通过解耦优化与深度展开网络实现高质量重建，包括：构建包含压缩测量图像及对应重建光谱的训练数据集；建立融合空间与光谱先验的目标函数并转换为约束优化，采用半二次分裂法将约束优化转换为线性重建、空间先验、光谱先验三个子问题；设计深度展开网络交替求解子问题：线性子问题通过解析求解，空间光谱子问题分别由专用网络建模隐式先验，实现端到端重建；采用混合损失函数优化模型参数，训练完成后可实时重建图像。将空间和光谱先验解耦，通过独立网络架构分别捕捉空间结构细节与光谱特征，克服传统方法中联合建模的相互干扰问题，实现高质量的光谱图像重建。

本发明授权基于空间-谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩感知成像方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于空间-谱间先验解耦模型的高光谱快照压缩感知成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：在特定场景下拍摄若干张压缩测量图像以及对应的光谱重建图像，构建训练数据集； S200：搭建空间-谱间先验解耦模型，基于空间-谱间先验解耦思想，构建包含空间先验和光谱先验的目标函数； S300：引入额外变量，将目标函数转换为约束优化问题，基于半二次分裂法将约束优化问题转换为无约束形式，并分解为线性重建、空间先验、光谱先验三个子问题；通过交替迭代求解线性子问题，并利用空间和光谱先验网络分别建模对应的隐式正则项，从而构建深度展开式神经网络，求解空间子问题和光谱子问题，实现端到端的图像重建预测；空间先验网络和光谱先验网络均基于三层U型网络架构构建，三层U型网络架构包括编码器、瓶颈层和解码器，编码器部分包含一个3×3的卷积层，两层下采样模块和两个先验阶段；瓶颈层位于U型底部，具有一个先验阶段；解码器部分对称地包含两层上采样模块和两个先验阶段，和一个3×3卷积层，最终解码器的输出将和编码器的输入相加作为最终的输出；每次经过上采样模块后获得的特征图会和对应下采样层之前获得的特征图进行拼接，并采用1×1卷积进行映射；空间先验网络的先验阶段每层均嵌入空间先验块，光谱先验估计模块的先验阶段每层均嵌入光谱先验块； S400：将训练数据集输入至空间-谱间先验解耦模型构建模型训练流程，基于预设的混合损失函数约束优化过程，当达到预设的训练结束条件时，得到训练好的空间-谱间先验解耦模型，基于训练好的空间-谱间先验解耦模型实时完成图像重建。

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