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！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种自引导式的高光谱压缩感知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：CN120746842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511148875.0，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种自引导式的高光谱压缩感知重建方法及系统是由王耀南;刘立柱;张辉;陈煜嵘;毛建旭;李文卿设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自引导式的高光谱压缩感知重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与计算机视觉领域，具体为一种自引导式的高光谱压缩感知重建方法及系统，方法包括：1、构建数据集；2、用数据集对高光谱压缩感知重建网络进行训练；3、将训练后的高光谱压缩感知重建网络的权重继承给学生网络和教师网络，将拍摄的不同场景的测量图像输入到权重继承后的教师网络、渐进低秩重建模块中，得到高光谱压缩感知重建图像，教师网络依据学生网络和高光谱压缩感知重建图像进行重建，最终得到高光谱压缩感知重建图像。本发明能很好地利用监督学习在重构过程中学习到的场景信息，又能在不使用大量数据集的情况下，仅使用单张图片对其他场景的图像就可实现高质量重构。

本发明授权一种自引导式的高光谱压缩感知重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自引导式的高光谱压缩感知重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、拍摄若干张压缩感知测量图像，以及对应的光谱重建图像，通过对应的压缩感知测量图像和光谱重建图像构建训练数据集； S2、利用训练数据集对初始的高光谱压缩感知重建网络进行训练，得到训练后的高光谱压缩感知重建网络； S3、将训练后的高光谱压缩感知重建网络的权重继承给学生网络和教师网络，将拍摄的与S1不同场景的测量图像依次输入到权重继承后的教师网络、渐进低秩重建模块中，以传递教师网络中从整体框架到局部上重构的先验知识，得到高光谱压缩感知重建图像，然后教师网络依据学生网络和高光谱压缩感知重建图像进行图像重建，得到最终的高光谱压缩感知重建图像； 所述S3具体包括如下步骤： S31、将训练后的高光谱压缩感知重建网络的权重继承给学生网络和教师网络； S32、拍摄与S1不同场景的测量图像，并将测量图像输入到权重继承后的教师网络中，生成教师网络的预测重建图像，采用公式表示，具体如下： ； S33、将预测重建图像输入到渐进低秩重建模块中，以传递教师网络中从整体框架到局部细节上重构的先验知识，得到高光谱压缩感知重建图像； S34、通过测量矩阵对高光谱压缩感知重建图像进行压缩测量，得到教师网络实际预测的伪测量值，采用公式表示，具体如下： ； S35、将教师网络实际预测的伪测量值输入到学生网络中，获得学生网络预测的自引导的重建光谱图像，采用公式表示，具体如下： ； S36、对学生网络预测的自引导的重建光谱图像和测量矩阵进行压缩测量，获得学生网络预测的测量图像； S37、利用学生网络预测的测量图像、S32拍摄的测量图像、高光谱压缩感知重建图像以及学生网络预测的自引导的重建光谱图像构建协同测量损失函数； S38、通过协同测量损失函数在每一轮训练过程中更新学生网络的权重，然后利用更新的学生网络和指数滑动平均法EMA更新教师网络的权重； S39、循环S32至S38，直至达到预先设定的迭代次数k，以教师网络最后输出的高光谱压缩感知重建图像作为最终的重构结果。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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。