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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理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：CN119672559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411848868.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理方法是由亓林;刘梓洋;高峰;董军宇设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理方法。本发明所提供的基于高低分辨率特征空间同时特征提取的高光谱图像处理方法，结合了多通道分割自适应加权和通道调制的光谱信息处理技术，利用空间光谱结合的网络对两类信息进行并行解混，显著提高了复杂场景下的解混精度。本发明能够对高光谱图像中的复杂光谱和空间信息进行高效解混和精确分类，具有较强的鲁棒性和适应性，特别适用于海洋环境监测、资源勘探以及环境保护等领域，在复杂地貌光谱分离与分类方面能够克服传统方法在高维特征和泛性中的不足，具有重要应用价值。

本发明授权用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于海洋亚像素目标识别的深度循环高光谱图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取包含L个光谱段和n个混合像素的高光谱图像HSI矩阵，表示为HSIL,n； S2：将窗口大小设为r*r，分割HSIL,n，针对每个像素构建一个以该像素为中心的窗口； S3：构建深度循环高光谱图像处理模型，该模型包括高分辨率空间特征模块和低分辨率空间特征模块；所述高分辨率空间特征模块包括三个BiRNN模块和自适应通道调制器；所述低分辨率空间特征模块包括三个高低特征融合模块、卷积模块和门控机制； S4：高分辨率和低分辨率空间共同学习特征，学习多层次的高分辨率特征，融合低高分辨率特征并重建残差图像，最后通过门控机制进行特征提取得到丰度结果；在高分辨率空间特征模块中，输入图像I∈Rr×r×L经过BiRNN模块，每一个BiRNN模块得到的中间特征记为其中j∈{1,2,3}；三个中间特征输入自适应通道调制器中进行融合得到特征送入低分辨率空间中；在低分辨率空间特征模块中，先将I和输入第一个高低特征融合模块中进行调制得到Inew，Inew将作为新的I参与之后的特征融合；在经过低分辨率空间学习后得到的特征与进行拼接后经过卷积和门控机制得到预测丰度； S5：将所述丰度结果输入解码器还原成维度为L的向量得到预测端元光谱； S6：通过损失函数对所述深度循环高光谱图像处理模型进行训练优化，从而得到最终的端元与丰度。

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