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龍圖騰網恭喜北京郵電大學;北京睿拓時創科技有限公司申請的專利一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114245128B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111585107.3，技術領域涉及：H04N19/132；該發明授權一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法是由張雪松;楊漫;侯澤昱;盧順杰設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法，包括以下步驟：1輸入P幀壓縮高光譜視頻中的L幀壓縮測量其中P≥L，且L＞1，Nx，Ny為待恢復的高光譜視頻幀的空間維的長和寬,Ns為光譜維的通道數；2L個壓縮測量均提取尺寸為d×d的有重疊的圖像塊；3在多任務非參數貝葉斯模型中，通過共軛先驗和似然函數的關系推導出字典和字典相關參數的后驗概率公式，吉布斯采樣依次對字典原子和字典相關系數進行更新；4用字典原子的稀疏組合表示重建得到的圖像塊，重建本次迭代得到的L幀高光譜視頻。經過步驟3?4多次迭代，輸出最后一次的重建結果。5基于滑動窗口的思想，經過步驟1?4的多次迭代，得到高光譜視頻中所有幀的重建結果，并均值處理幀的重復重建結果，最終得到P幀高光譜視頻。本發明不需要先從外部數據庫學習字典原子，適用于現有訓練數據集不可用的從頭重建問題。

本發明授權一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務盲壓縮感知的高光譜視頻重建方法，包括以下步驟：步驟1獲取P幀壓縮高光譜視頻中的L幀，其中P≥L＞1，重建高光譜視頻的壓縮感知公式表示為{yt}t＝1，L＝A｛xt}t＝1，L+｛∈t}t＝1，L，其中，t表示幀數，表示使用CASSICodedApertureSnapshotSpectralImager快照相機得到的壓縮測量；A表示觀測矩陣，基于CASSI快照相機的壓縮原理，觀測矩陣A表示二進制編碼孔徑；{xt}t＝1，L表示每一幀都加入色散的重建高光譜視頻，即重建高光譜視頻中的每一幀都沿光譜維逐通道移動的結果；Nx和Ny分別是重建高光譜視頻幀空間維的長和寬，Ns是光譜維的通道數；{∈t}t＝1，L表示重建噪聲；步驟2從L個壓縮測量中均提取N個尺寸為d×d的有重疊的圖像塊并拉成尺寸為d2×1的列向量其中d表示圖像塊的尺寸，m＝d2；將L組圖像塊輸入到多任務非參數貝葉斯字典學習模型中；步驟3在多任務非參數貝葉斯字典學習模型中，假設字典服從均值為0、協方差是與像素所處的空間和光譜波段有關的多元高斯分布，M＝Nsd2且m＜＜M；字典權重系數sti服從精度為的多元高斯分布，服從Gamma分布；字典稀疏系數ztik服從精度為πtk的Bernoulli分布，πtk服從Beta分布；重建噪聲∈ti服從精度為的多元高斯分布，服從Gamma分布；多任務非參數貝葉斯字典學習模型通過任務間共享字典和超參數實現任務間的協同工作，且在每個任務中字典相關系數的推斷是獨立進行的；通過共軛先驗和似然函數的關系推導出每個參數的后驗概率公式，吉布斯采樣依次更新待估計的所有參數，所述待估計的參數為字典D、字典權重系數sti、字典稀疏系數ztik、字典權重系數精度字典稀疏系數精度πtk、噪聲精度步驟4由吉布斯采樣得到的字典D和字典權重系數sti、字典稀疏系數ztik重建圖像塊，還原圖像塊并均值平滑圖形塊的重疊處，再將重建結果沿光譜維逐通道反向移動，得到L幀重建高光譜視頻；其中反向移動是指與步驟1中的色散過程相反的方向移動；經過步驟3-4多次迭代，輸出最后一次的重建結果；步驟5基于滑動窗口的思想，對于P幀壓縮高光譜視頻從步驟1-4每輪迭代中能重建得到L幀高光譜視頻，經過步驟1-4多次迭代，得到壓縮高光譜視頻中所有幀的重建結果，并均值處理幀的重復重建結果，最終得到完整的高光譜視頻。

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