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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种高光谱图像重建方法及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：CN119600446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411665233.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高光谱图像重建方法及系统是由冯富祥;丛润民;张伟;李晓磊;宁春林;马剑哲设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱图像重建方法及系统，涉及高光谱图像重建技术领域，该方法包括：搭建并训练基于局部相关性和全局连续性建模的高光谱图像重建网络，该网络包括多个光谱重建单元，光谱重建单元包括多个光谱关系建模模块，每一光谱关系建模模块包括谱间关系建模模块和谱内空间建模模块，分别用于提取光谱特征的谱间关系特征和谱内空间特征，该谱间关系特征为融合谱间局部相关性特征和谱间全局连续性特征的融合特征；将RGB图像输入至训练完成的高光谱图像重建网络，获得重建的高光谱图像。本发明通过高效提取谱间局部相关性特征和谱间全局连续性特征，并经块级自适应特征融合，实现更高质量的高光谱重建。

本发明授权一种高光谱图像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像重建方法，其特征在于，包括： 获取RGB相机拍摄的RGB图像； 将RGB图像输入至训练完成的高光谱图像重建网络，获得重建的高光谱图像；其中，所述高光谱图像重建网络的训练过程，包括： 获取若干由RGB图像和高光谱图像构成的图像对，构建数据集； 搭建基于局部相关性和全局连续性建模的高光谱图像重建网络；所述高光谱图像重建网络包括多个光谱重建单元，所述光谱重建单元包括多个光谱关系建模模块，每一光谱关系建模模块包括谱间关系建模模块和谱内空间建模模块，分别用于提取光谱特征的谱间关系特征和谱内空间特征，所述谱间关系特征为融合谱间局部相关性特征和谱间全局连续性特征的融合特征； 利用数据集进行迭代训练，直至损失函数最小化，得到训练完成的重建网络； 所述谱间关系建模模块，包括： 群组光谱相关性建模模块，用于利用基于群组的注意力策略建模局部范围的谱间相关性，提取谱间局部相关性特征； 相邻光谱连续性建模模块，用于利用3D卷积递归建模全局层面的谱间连续性，提取谱间全局连续性特征； 块级自适应融合模块，用于自适应融合谱间局部相关性特征和谱间全局连续性特征，生成谱间关系特征； 其中，群组光谱相关性建模模块和相邻光谱连续性建模模块为两并行模块； 提取光谱特征并输入至群组光谱相关性建模模块中，采用分组注意力机制建模局部谱段之间的信息关联，提取谱间局部相关性特征，包括： 沿通道维度对输入的光谱特征进行分组，得到分组特征； 依次对每一分组特征进行组内线性映射，将分组特征映射到潜在特征空间中； 针对每一分组特征映射后的特征，沿通道维度划分出头部维度，得到注意力特征向量；所述头部维度为光谱波段维度的特征维度； 基于注意力特征向量，计算光谱波段特征之间的群组相似度，并引入可学习的相对频谱编码作为相对频谱位置的提示符；联合群组相似度和相对频谱编码，生成注意力权重；归一化注意力权重，计算得到注意力特征； 将每组注意力特征分别沿头部维度、组维度合并，得到谱间局部相关性特征； 所述相邻光谱连续性建模模块由前向建模和后向建模两个分支组成，提取的光谱特征输入至相邻光谱连续性建模模块中，提取谱间全局连续性特征，包括： 沿通道维度对输入的光谱特征进行划分，指定一个维度表示光谱的波段维度； 针对每一划分后的光谱特征，沿波段维度进行滑动窗口操作，提取连续分布的光谱特征； 将连续分布的光谱特征输入至前向和后向分支中，分别提取两个方向上的连续性特征； 将前向分支和后向分支生成的所有连续性特征分别对应合并，后再融合，生成用于表征全局连续性变化的谱间全局连续性特征； 其中，所述前向和后向分支中均包括多个连续性记忆单元，初始化记忆特征，将每一光谱特征与记忆特征一同按顺序输入至连续性记忆单元，更新记忆特征并生成当前阶段的输出特征；其中，前向分支和后向分支的顺序相反；所述连续性记忆单元中构建了遗忘门和输出门，连续性记忆单元的输入数据为前一阶段的记忆特征和当前阶段的光谱特征，遗忘门结合前一阶段的记忆特征和当前阶段的光谱特征生成遗忘权重，并利用遗忘权重更新记忆特征，得到当前阶段的记忆特征；输出门融合当前阶段的记忆特征和光谱特征，经3D卷积提取并输出光谱的连续性特征。

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