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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于快照压缩重建和深度神经网络的超快成像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：CN119693481B 。

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：202411746739.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于快照压缩重建和深度神经网络的超快成像方法是由胡雪梅;吕浩冉;岳涛设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于快照压缩重建和深度神经网络的超快成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于快照压缩成像和深度神经网络的超快成像方法。其具体步骤如下：合成仿真数据集；采集用于探测超快场景的超快激光脉冲的二维压缩数据；构建基于低秩分解与通道注意力机制的端到端压缩重建网络；对端到端压缩重建网络进行训练；利用训练好的重建网络将二维压缩数据重建为三维高光谱视频数据；构建递进式深度神经网络并进行训练；使用训练完成的递进式深度神经网络将三维高光谱视频数据转化为每帧均含有高光谱信息的四维高光谱视频数据。本发明所提出的超快成像方法，在三维高光谱视频重建方面相较于当前领先的快照压缩重建技术，其峰值信噪比PSNR高出约1dB；在拓展生成四维高光谱视频方面亦能实现优秀的效果。

本发明授权一种基于快照压缩重建和深度神经网络的超快成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快照压缩成像和深度神经网络的超快成像方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，合成仿真的四维高光谱视频数据集； S2，采集用于探测超快场景的超快激光脉冲的二维压缩数据； S3，构建基于深度展开架构的端到端压缩重建网络；压缩重建网络包括多个用于实现广义交替投影算法的模块以串联的方式连接在一起，每个模块中包括去噪网络，所述去噪网络包括编码器和解码器，所述编码器包括双层卷积模块、三个高阶张量分解模块和两个下采样模块，所述高阶张量分解模块用于将输入特征转换为秩为1的张量；所述解码器包括两个上采样模块和三个双层卷积模块，在所述编码器和解码器之间设有残差密集连接模块进行跳跃连接； S4，使用步骤S1中合成的数据集对所述压缩重建网络进行训练； S5，使用训练好的所述压缩重建网络将步骤S2采集的二维压缩数据重建为三维高光谱视频数据； S6，构建基于U-Net架构的递进式深度学习网络，用于从高光谱影像中提取光谱特征并生成相应的新的高光谱图像；所述递进式深度学习网络的输入为图像对和任务序号，其每一层的核心结构都是U-net架构，该架构在编码与解码阶段均执行两次下采样与上采样操作；所述递进式深度学习网络中所有层级的U-net共享相同的参数集，每一层的U-net接收前一层U-net的输出与输入特征的拼接数据作为输入；对于首层的U-net，输入则是两个相同的输入特征拼接；所述任务序号为两张输入图像在时间轴上坐标差值的绝对值，所述递进式深度学习网络根据输入的任务序号选取对应层U-net的输出，并经过卷积层进行特征映射作为最终输出，对应于每个任务序号的输出特征映射卷积层参数互不相同； S7，使用步骤S1中合成的数据集对所述递进式深度学习网络进行训练； S8，利用步骤S5中获得的三维高光谱视频数据以及训练好的所述递进式深度学习网络，生产每一帧均为高光谱图像的四维高光谱视频数据。

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