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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克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：CN120997040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511516177.1，技术领域涉及：G06T3/4015；该发明授权一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克方法是由吴光远;李冲;束筆真;王炳钧;景涵宇;林茂海设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，特别涉及一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克方法，包括以下步骤：首先通过加权平滑滤波从马赛克图像生成初始伪全色图像，并采用引导滤波方法重建初始多光谱图像；然后利用皮尔逊相关系数量化不同波段间的光谱相关性，构建高相关性伪全色图像以生成高相关性多光谱图像；最后利用自适应迭代策略迭代更新高相关性伪全色图像，通过自适应选择最优参数，输出高质量的最终多光谱图像。因此，本发明提供了一种考虑光谱相关性、动态更新引导图像的多光谱图像去马赛克方法，计算简单，光谱保真度高，并且相对用户使用而言也较为方便。

本发明授权一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应光谱相关性迭代的多光谱去马赛克方法，其特征在于，该方法由以下步骤实现： S1，生成马赛克图像：采用高斯函数模拟多光谱滤波片的透射率函数构建参考图像，利用多光谱滤波阵列对参考图像进行下采样生成马赛克图像； S2，初始多光谱图像重建：从马赛克图像中提取全局空间结构生成初始伪全色图像，利用引导滤波方法重建初始多光谱图像； S3，高相关性伪全色图像的构建：采用皮尔逊相关系数量化初始多光谱图像不同波段间的光谱相关性，通过筛选阈值选择高相关性波段并构建高相关性伪全色图像，利用引导滤波方法重建高相关性多光谱图像；所述S3中的高相关性伪全色图像的构建具体步骤为： S31，充分考虑多光谱图像波段间固有的光谱相关性，采用皮尔逊相关系数量化不同波段间的光谱相关性，对于多光谱图像的和波段光谱向量和其皮尔逊相关系数定义为： 式中为协方差，为标准差，皮尔逊相关系数的取值范围为[−1,1]，值越接近1，表明两波段的线性相关性越强；值接近0则表明线性关联较弱； S32，设置筛选阈值步长0.01并确定高相关波段集合，基于该集合，构建波段的高相关性伪全色图像： 式中，为第次迭代中波段的高相关性伪全色图像，为集合元素数量，为前一次迭代后多光谱图像的波段图像，其相关波段集合随迭代过程中不同波段光谱相关性的变化而动态更新，以适配光谱特性变化； S33，以作为新的引导图像，利用引导滤波方法重建高相关性多光谱图像： 式中，表示引导滤波算子，输入为引导图像与马赛克图像； S4，自适应迭代确定参数：利用自适应迭代策略迭代更新高相关性伪全色图像，通过综合评价指标自适应选择最优迭代次数与筛选阈值，输出高质量的最终多光谱图像。

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