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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高光谱图像去噪扩散模型构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：CN121504761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610043558.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法及系统是由邰士佳;张涛;郑博仑;付莹;颜成钢设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法及系统，属于计算机视觉技术领域。所述方法，对干净加噪生成测试的带噪低分辨率高光谱图像；利用肘点法动态确定压缩通道数，进行光谱压缩并因此得到系数矩阵；利用噪声转换技术将光谱压缩后的各波段复杂噪声图像转换为近似高斯噪声图像；利用预训练的扩散模型，对噪声转换后的各波段动态确定逆扩散嵌入步数，并通过确定的逆扩散步数进行更精确的去噪过程。本发明能够动态确定带噪高光谱图像光谱压缩通道数，从而有效提高高光谱图像恢复精度，且能够适配各类带噪高光谱图像场景，并根据噪声强度动态确定逆扩散嵌入步数，高噪声通道充分去噪、低噪声通道适度约束，实现去噪强度与光谱保真度动态平衡。

本发明授权一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法，其特征在于，包括： 步骤1、通过真实的干净高光谱图像来生成测试的带噪低分辨率高光谱图像； 步骤2、对带噪低分辨率高光谱图像通过肘点法动态确定压缩通道数，并进行光谱压缩得到系数矩阵；其中，通过肘点法动态确定压缩通道数，即通过奇异值曲线的肘点动态确定压缩通道数K； 步骤2，具体包括： 对带噪低分辨率高光谱图像进行奇异值分解，分解为三个矩阵的乘积： 其中，左奇异矩阵，奇异值矩阵，右奇异矩阵，B为高光谱图像的波段数，H为图像的高度，W为图像的宽度； 对奇异值矩阵S的对角元素即奇异值作对数转换： 其中，代表第i个奇异值，是对第i个奇异值做对数变换得到的数值； 将按从大到小顺序排列的奇异值进行对数转换之后，以奇异值对数曲线的第一个点和最后一个点为端点，构建一条直线，该直线作为基准线用于衡量曲线上其他点的偏离程度；将奇异值对数曲线上所有点与基准线进行距离计算： 其中，是奇异值对数曲线的第一个点，是奇异值对数曲线的最后一个点，是奇异值对数曲线上的第i个点； 遍历所有点的垂直距离，找到距离最大的点，该点即为肘点；将肘点对应的索引加1，得到最佳压缩通道数K； 动态确定最佳压缩通道数K后，执行光谱压缩以得到系数矩阵E和低维特征矩阵A： 矩阵E的伪逆矩阵为： 步骤3、对压缩之后的各波段分别进行噪声转换，将复杂噪声图像转换为近似高斯噪声图像； 步骤4、利用预训练的扩散模型，动态确定噪声转换之后的各波段的逆扩散嵌入步数，并进行各波段的去噪处理； 步骤5、将去噪之后的各波段按序拼接，并通过系数矩阵的伪逆矩阵进行高维重建。

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