南京理工大学吴泽彬获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法及装置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：CN120088355B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510117620.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法及装置是由吴泽彬;何承迅;徐洋;韦志辉设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法及装置，该方法包括以下步骤：在观测场景中采集高光谱压缩测量的同时采集一个先验多光谱图像，将两个数据同时作为输入；基于张量表示与深度学习理论，建立一种针对高光谱图像的新型深度非线性变换张量低秩正则化，充分刻画高光谱图像在深度非线性变换域下的全局高维低秩相关性；将该正则化项作为目标函数，同时将压缩成像与光谱退化过程分别建模为两个数据保真项，构建融合成像模型及损失函数；通过学习算法最小化损失函数以优化该模型，融合重建出完整的高光谱图像。本发明提出的新方法及所设计的新装置无需人工干预与显式中间步骤即可实现对观测场景进行高精度融合成像。
本发明授权一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度非线性变换张量低秩表示的高光谱融合成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在观测场景中采集高光谱压缩测量的同时采集一个先验多光谱图像，将两个数据同时作为输入，将高光谱压缩测量和先验多光谱图像分别表示为二阶矩阵和三阶张量； 步骤2：基于张量表示与深度学习理论，建立一种针对高光谱图像的新型深度非线性变换张量低秩正则化，该正则化包含一个深度低秩变换网络与一个张量核范数，以充分刻画高光谱图像在深度非线性变换域下的全局高维低秩相关性； 步骤3：将深度非线性变换张量低秩正则化项作为目标函数，同时将压缩成像与光谱退化过程分别建模为两个数据保真项，构建融合成像模型及损失函数； 步骤4：通过自适应矩估计学习算法最小化损失函数以优化该融合成像模型，充分融合压缩测量与先验多光谱图像的信息，重建出完整的高光谱图像。
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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励