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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利高光谱图像压缩与恢复方法及其装置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：CN120833387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511326866.6，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权高光谱图像压缩与恢复方法及其装置是由郑臻荣;张阳;刘新宇;陈炳良;岳秋宇设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱图像压缩与恢复方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供高光谱图像压缩与恢复方法及其装置，方法包括：利用双相机型光谱成像系统获得压缩二维探测值；压缩二维探测值是通过预设编码孔径掩膜对入射光进行空间调制后得到的；将压缩二维探测值输入至初始恢复模型，得到初始恢复结果；初始恢复模型采用深度神经网络架构，用于从压缩二维探测值中提取图像特征以得到初始恢复结果；将初始恢复结果输入至基于交替方向乘子法的优化模型，得到目标恢复图像；其中优化模型引入非局部低秩性、全变分正则化和深度图像先验。本发明基于多重先验信息对初始恢复结果进行优化，显著提升了初始恢复结果的真实性和精确度，实现了高质量的图像恢复效果。

本发明授权高光谱图像压缩与恢复方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像压缩与恢复方法，其特征在于，包括： 利用双相机型光谱成像系统获得压缩二维探测值；其中所述压缩二维探测值是通过预设编码孔径掩膜对入射光进行空间调制后得到的； 将所述压缩二维探测值输入至初始恢复模型，得到所述初始恢复模型输出的初始恢复结果；其中所述初始恢复模型采用深度神经网络架构，用于从所述压缩二维探测值中提取图像特征以得到所述初始恢复结果； 将所述初始恢复结果输入至基于交替方向乘子法的优化模型，得到所述优化模型输出的目标恢复图像； 其中，所述优化模型引入非局部低秩性、全变分正则化和深度图像先验，所述优化模型的目标函数为： ； 其中，表示被测物体的原始信号的估计值，表示对应需要求解的非局部相似张量组的估计值，和分别表示所述压缩二维探测值中的第一探测值和第二探测值，表示对应所述第一探测值的测量矩阵，表示对应所述第二探测值的测量矩阵，表示以为中心M个最邻近的非局部相似张量组，代表原始三维数据立方体经k最邻近操作后的第i个张量块，表示非局部低秩性的正则化项，表示深度图像先验正则化项，表示全变分正则化项，、、、和分别表示不同的正则化系数。

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