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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨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：CN121032801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511573053.7，技术领域涉及：G06T3/4061；该发明授权交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨方法是由杨志雄;郑凌宇;夏靖远;邱桐;李胜曦;蒋铼;智帅峰设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨方法。所述方法包括：构建盲图像恢复目标函数并分解为高质量图像与退化矩阵求解子问题。接着构建含三模块的高光谱图像超分辨模型：波段选择与高斯降维模块依方差分布和高斯衰减模型选信息量大的波段；采样先验与退化核估计模块用蒙特卡洛采样生成随机退化矩阵，结合数据保真损失函数优化参数以动态估计退化矩阵；频带投影与扩散引导图像超分模块借助预训练扩散模型、波段选择和退化矩阵求解高质量图像，通过数据保真损失函数和总变差正则化优化中间高质量图像。最后三模块迭代至预设次数，所得中间高质量图像即为恢复后的结果。采用本方法能够提高图像恢复性能及效率。

本发明授权交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨方法在权利要求书中公布了：1.一种交替扩散波段选择和退化自适应的高光谱图像超分辨方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待恢复的目标图像；构建目标图像的盲图像恢复问题的目标函数；将目标函数分解为对高质量图像以及退化矩阵进行求解的两个子问题； 构建高光谱图像超分辨模型；所述高光谱图像超分辨模型包括波段选择与高斯降维模块、采样先验与退化核估计模块以及频带投影与扩散引导图像超分模块； 采用波段选择与高斯降维模块，通过方差分布和高斯衰减模型动态选择信息量大的波段； 采用采样先验与退化核估计模块，利用蒙特卡洛采样生成随机退化矩阵，结合数据保真损失函数优化神经网络参数实现退化矩阵的动态估计； 采用频带投影与扩散引导图像超分模块，借助预训练的扩散模型、波段选择和退化矩阵求解高质量图像，通过数据保真损失函数和总变差正则化优化中间高质量图像； 根据高光谱图像超分辨模型中三模块迭代恢复直至迭代次数满足预设次数，则当前迭代计算得到中间高质量图像为对目标图像进行恢复后的高质量图像。

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