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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原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：CN115601260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211236695.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法是由昌毅;肖雪尧;颜露新;曹舒宁设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法，属于数字图像处理技术领域。包括：步骤S1、以高光谱图像光谱维和非局部维低秩先验项作为约束，构造低秩张量复原模型；步骤S2、搭建神经网络，将高光谱图像重组张量块T输入所述神经网络，输出高光谱图像光谱维和非局部维的最优子空间维度；步骤S3、计算最优子空间；步骤S4、基于光谱维最优子空间和非局部维最优子空间，采用ADMM交替方向乘子法求解所述低秩张量复原模型，复原所述清晰的高光谱图像。本发明提升了高光谱图像复原的效果，将神经网络以一种新的方式嵌入到了优化模型中，结合了优化模型与神经网络的优势，为高光谱图像复原提供了一种新的思路。

本发明授权一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法，其特征在于，包括： 步骤S1、以高光谱图像光谱维和非局部维低秩先验项作为约束，构造低秩张量复原模型，所述低秩张量复原模型的输入为退化的高光谱图像； 步骤S2、搭建神经网络，将高光谱图像重组张量块T输入所述神经网络，输出高光谱图像光谱维和非局部维的最优子空间维度；其中，，表示清晰的高光谱图像，表示重组相似块的操作算子，i表示第i个重组张量块； 步骤S3、对所述张量块进行SVD分解：，其中，表示将张量块沿着模式j展开成矩阵，向量V中正交向量的个数与所述最优子空间维度一致；使，计算最优子空间，；j=2时，模式2表示非局部维，代表非局部维最优子空间，j=3时，模式3表示光谱维，代表光谱维最优子空间； 步骤S4、基于光谱维最优子空间和非局部维最优子空间，采用ADMM交替方向乘子法求解所述低秩张量复原模型，复原所述清晰的高光谱图像； 所述低秩张量复原模型为： 式中，为数据保真项，表示所述高光谱图像的先验项，表示加权系数。

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