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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119515670B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510065585.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/06；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法及系統(tǒng)是由陳勇;羅俊;張贛;單文慶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，提出一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法及系統(tǒng)，通過設(shè)計(jì)一種雙重低秩正則化模型，將三維高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維化，保證了原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量，避免了因數(shù)據(jù)損失或錯(cuò)誤造成重建效果不佳的問題，雙重低秩正則化模型中結(jié)合了低秩組稀疏先驗(yàn)算法和深度低秩分解算法，形成雙重低秩正則化框架，通過低秩組稀疏先驗(yàn)算法分別提取了全局光譜相關(guān)性和局部空間平滑性的先驗(yàn)信息，增強(qiáng)了重建結(jié)果的紋理細(xì)節(jié)特征，通過深度低秩分解算法分別提取了空間因子和光譜因子，快速有效地提取了深層信息，進(jìn)一步的避免了重建結(jié)果出現(xiàn)紋理細(xì)節(jié)丟失和光譜失真的問題，本發(fā)明提高了快照壓縮成像的重建準(zhǔn)確性和真實(shí)性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙重低秩正則化的快照壓縮成像重建方法，其特征在于，包括：通過雙重低秩正則化模型對(duì)三維高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維化處理，獲取二維快照測(cè)量數(shù)據(jù)，所述二維化處理基于編碼孔徑快照光譜成像算法；根據(jù)低秩組稀疏先驗(yàn)算法提取所述二維快照測(cè)量數(shù)據(jù)的先驗(yàn)信息，所述低秩組稀疏先驗(yàn)算法中包括群稀疏正則化項(xiàng)，所述先驗(yàn)信息包括全局光譜先驗(yàn)信息和局部空間先驗(yàn)信息；根據(jù)深度低秩分解算法提取所述二維快照測(cè)量數(shù)據(jù)的低維子空間因子，所述深度低秩分解算法用于分解所述二維快照測(cè)量數(shù)據(jù)，所述低維子空間因子包括空間因子和光譜因子；根據(jù)所述先驗(yàn)信息和所述低維子空間因子，獲取重建的目標(biāo)三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人江西師范大學(xué)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)紫陽(yáng)大道99號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。