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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种端到端的光谱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：CN114719980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210343128.2，技术领域涉及：G01J3/28；该发明授权一种端到端的光谱重建方法及系统是由田海军;赵巨峰;崔光茫设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端的光谱重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端到端的光谱重建方法，包括如下步骤：S1、重建高光谱图像；S2、将得到的高光谱图像作为优化神经网络的输入，根据端到端的光谱重建模型，训练神经网络参数，计算损失函数；S3、将错误反向传播到待设计的编码模板，改变编码模板设计参数，继续训练此模型，直至重建出高质量的高光谱图像。采用上述技术方案，将光学系统的设计与重建方法相结合，在编码孔径快照系统的基础上，根据端到端的光谱重建方法，增设自适应编码模板，取代了传统随机编码模板，从而提高了光谱重建的质量。

本发明授权一种端到端的光谱重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种端到端的光谱重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、重建高光谱图像 S1-1通过自适应编码模板，构建自适应编码孔径快照系统传感模型： y＝Hf+n 其中，y是传感器采集的原始图像，H表示系统观测矩阵，f表示待恢复的原始高光谱图像，n为传感器噪声； S1-2、根据上述模型，初步重建高光谱图像； 所述初步重建高光谱图像的方法为，采用图像先验作为正则化来约束解空间，求解最小化问题获得高光谱图像： 其中，τ是平衡参数，μ是惩罚参数，e∈RMNL为辅助变量，中下标2表示L2范数，右上角的2表示平方，式求解可分为两个子问题，从而找到最小化的f和e； S2、将得到的高光谱图像作为优化神经网络的输入，根据端到端的光谱重建模型，训练神经网络参数，计算损失函数； 所述损失函数表示为： 其中，为重建的每一个像素点的高光谱值，光谱损耗最小化了重建图像和真值光谱特征之间的角度； S3、将错误反向传播到待设计的编码模板，改变编码模板设计参数，继续训练此模型，直至重建出高质量的高光谱图像， 所述错误反向传播采用梯度下降法： 所述编码模板设计参数为系统传感矩阵的有限等距性质常数δ，δ表示为随机编码孔径图案结构的函数：T＝tδ，其中，t·表示有限等距性质常数δ到系统观测矩阵的映射函数。

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