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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法以及双通道光学成像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：CN120853027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511358682.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法以及双通道光学成像系统是由张毅;麻舒婷;赵壮;韩静;柏连发;张星宇设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法以及双通道光学成像系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法以及双通道光学成像系统，包括构建基于RGB引导的阶段感知混合先验的深度展开网络模型，网络模型包含k个级联重建阶段，每个重建阶段包含退化感知残差梯度下降模块和近端映射模块。本发明引入了退化感知残差梯度下降模块，通过退化学习有效缩小感知矩阵与实际退化过程之间的差距，运用分段优化的策略，将深度展开网络的迭代过程分为光谱空间初步特征提取和空间细节深入提取两个阶段，保障网络重建精度的同时通过阶段性调整网络复杂度来提升计算效率的优化，在降低计算开销的同时保证了重建图像的完整性与质量。

本发明授权一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法以及双通道光学成像系统在权利要求书中公布了：1.一种基于阶段感知混合先验的近红外光谱重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于RGB引导的阶段感知混合先验的深度展开网络模型，网络模型包含k个级联重建阶段，每个重建阶段包含退化感知残差梯度下降模块和近端映射模块，网络模型还包含RGB特征提取模块，提取RGB图像的多尺度特征通过图像融合模块融入近端映射模块中；近端映射模块采用分阶段优化策略，将迭代过程分为空间光谱特征浅层提取和空间纹理深层细化两个阶段； S2、构建深度展开网络模型的损失函数； S3、采集RGB图像和编码压缩的测量图像作为实际场景数据集； S4、将数据集输入到网络模型进行训练，直至损失函数收敛完成训练，通过训练完成的网络模型对近红外光谱进行重建； 所述空间光谱特征浅层提取，采用SpectralBlock和SpatialBlock的双先验结构作为映射模块；空间纹理深层细化，采用SpatialBlock作为映射模块；SpectralBlock和SpatialBlock中均引入了一种基于多层感知器架构； SpectralBlock模块基于U-net框架构建，引入了跳跃连接，其核心组件为Channel-MLP，其中，Channel-MLP基于Transformer残差联合前馈网络，在注意力部分用Channel-MLP替代，核心由Channel-MLP和前馈网络两个部分组成，并采用了残差连接； SpatialBlock主体结构与SpectralBlock相同，均采用三层U-Net结构，其主要由Swin-SpatialMLP构成，其中，Swin-SpatialMLP由两个空间MLP组成，一个是未经窗口移位的SpatialMLP块，另一个是经窗口移位的SpatialMLP。

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