大连海事大学张强获国家专利权
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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪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：CN115908180B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211449281.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法是由张强;董羽帅;郑亚明;宋梅萍;于浩洋;王玉磊设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法，包括：采用深度去噪先验子网络一优化初始的噪声高光谱影像；采用低秩张量对优化后的高光谱影像进行分解生成光谱正交基；通过深度去噪先验子网络二估计空间缩减因子；基于光谱正交基和空间缩减因子利用张量塔克分解方法获取高光谱影像去噪结果。本方法考虑高光谱影像空间和光谱邻域信息，耦合深度学习网络和低秩张量分解，对高光谱影像中的噪声进行去除，提升高光谱影像的数据质量，具有重要的实际意义。
本发明授权一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法，其特征在于包括： 采用深度去噪先验子网络一优化初始的噪声高光谱影像； 采用低秩张量对优化后的高光谱影像进行分解生成光谱正交基； 通过深度去噪先验子网络二估计空间缩减因子，具体为：重构初步去噪高光谱影像的三阶张量折叠形式和光谱正交基，获得初始化因子，基于深度残差学习策略使用深度去噪先验子网络二对初始化因子逐波段进行特征提取，消除初始化因子中的噪声，获得空间缩减因子； 基于光谱正交基和空间缩减因子利用张量塔克分解方法获取高光谱影像去噪结果。
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