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龙图腾网获悉广东工业大学;广东省机器人创新中心有限公司申请的专利基于双通道随机编码的多约束快速反演方法、介质及设备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：CN116883278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310848124.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于双通道随机编码的多约束快速反演方法、介质及设备是由温懿岚;黄运保;唐国宝;李海艳;郑立伟;陈余刚设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道随机编码的多约束快速反演方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双通道随机编码的多约束快速反演方法、介质及设备，方法包括步骤采用双通道随机编码CUP系统对原始信号进行双通道编码，得到双通道二维压缩图像；根据所述双通道二维压缩图像，以低秩先验项作为约束，构建基于广义交替投影框架的反演数学模型；本申请将所述反演数学模型分解为关于待求值和辅助变量的两个优化子问题，交替更新待求值和辅助变量，直至达到迭代终止条件则停止交替更新，输出更新后的待求值，得到三维动态图。本申请通过双通道的多编码成像方法进行重构，将低秩应用于子问题进行求解，并通过广义交替投影框架构建CUP‑VISAR双通道、低秩约束的反演模型框架，能有效提高反演效率和稳定性。

本发明授权基于双通道随机编码的多约束快速反演方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道随机编码的多约束快速反演方法，其特征在于，包括如下步骤： 采用双通道随机编码CUP系统对原始信号进行双通道编码，得到双通道二维压缩图像； 根据所述双通道二维压缩图像，以低秩先验项作为约束，构建基于广义交替投影框架的反演数学模型； 将所述反演数学模型分解为关于待求值和辅助变量的两个优化子问题，交替更新待求值和辅助变量，直至达到迭代终止条件则停止交替更新，输出更新后的待求值，得到三维动态图； 所述双通道二维压缩图像表示为： 1 其中，C1、C2为空间编码算子、S为时间剪切算子、T为时空积分算子，x为原始干涉条纹，y1、y2为双通道二维压缩图； 所述根据所述双通道二维压缩图像，以低秩先验项作为约束，构建基于广义交替投影框架的反演数学模型包括如下步骤： 将所述二维压缩图像的表达式添加待求值的先验约束转换为： 2 其中，，表示压缩图像矩阵；，表示观测矩阵； 将式2代入广义交替投影框架，并引入低秩约束和辅助变量u，得到基于广义交替投影框架的反演数学模型： 3 其中，为调节参数，、为拉格朗日参数、，为去噪因子，可为TV正则算子，ranku为低秩约束； 所述将所述反演数学模型分解为关于待求值和辅助变量的两个优化子问题表示为： 4 5 其中，k为迭代次数，式4为关于待求值的优化表示式，式5为关于辅助变量的优化表示式； 所述交替更新待求值和辅助变量包括： 将关于待求值的子问题表达式进行拆分得到： 6 7 根据线性流形上的欧氏投影求得： 8 其中，代表矩阵的转置； 根据的值，采用软阈值收缩公式，得到待求值的更新： 9； 所述交替更新待求值和辅助变量还包括： 根据关于辅助变量的子问题表达式，将秩函数凸近似为核范数进行求解，表示为： 10 式中，表示核范数，表示第i个奇异值； 根据近端映射原理，对公式10进行求解得到辅助变量的更新： 11 其中，，表示奇异值分解； 所述交替更新待求值和辅助变量还包括: 对公式8的欧氏投影进行自适应调整，表示为： 12 式中，代表矩阵的转置； 其中， 13 对于CUP-VISAR中双通道的数据耦合，在每次迭代中执行如下操作： 14 其中，为矩阵Ci的转置，为矩阵的转置，S为时间剪切算子、T为时空积分算子，表示第个成像通道。

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