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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种高光谱图像异常检测方法、设备及介质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：CN121505460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610036389.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高光谱图像异常检测方法、设备及介质是由刘松;吴珂;张聪炫;陈震;何超;葛利跃设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像异常检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种高光谱图像异常检测方法、设备及介质，涉及高光谱图像处理技术领域，该方法包括：获取高光谱图像，对高光谱图像进行初步检测，得到初步检测结果，对于高光谱图像中的每一个目标像素点，对目标像素点的像素值和邻域像素点的像素值进行替换，得到初始背景图像，以初始背景图像作为输入，在重建损失和反相似度损失的约束下对反相似度优化编码网络进行训练，得到训练后模型，并利用训练后模型对初始背景图像进行重建，得到重建背景图像，计算高光谱图像和重建背景图像的差值，得到高光谱异常检测图像。本申请可显著提升目标检测的准确性和鲁棒性，以更好地应对各类复杂场景下的检测需求。

本发明授权一种高光谱图像异常检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像异常检测方法，其特征在于，所述高光谱图像异常检测方法包括： 获取高光谱图像； 对所述高光谱图像进行初步检测，得到初步检测结果；所述初步检测结果用于将所述高光谱图像中的每一个像素点确定为属于目标的目标像素点或者不属于目标的背景像素点； 对于所述高光谱图像中的每一个所述目标像素点，基于所述目标像素点的像素值和所述目标像素点对应的邻域像素点的像素值，计算得到平均背景像素值，并利用所述平均背景像素值对所述目标像素点的像素值和所述邻域像素点的像素值进行替换，得到初始背景图像； 对于所述高光谱图像中的任意两个所述目标像素点，提取两个所述目标像素点的像素值，并计算两个所述目标像素点的像素值之间的相似度，若所述相似度大于预设相似度，则在两个所述目标像素点中随机去除一个所述目标像素点，以去除冗余的目标像素点，得到筛选后目标像素点； 以所述初始背景图像作为输入，在重建损失和反相似度损失的约束下对反相似度优化编码网络进行训练，得到训练后模型，并利用所述训练后模型对所述初始背景图像进行重建，得到重建背景图像；所述重建损失为预测背景图像中像素点的像素值和所述初始背景图像中像素点的像素值之间的差异，所述反相似度损失为预测背景图像中像素点的像素值和所述高光谱图像中筛选后目标像素点的像素值之间的差异，所述预测背景图像为所述反相似度优化编码网络对所述初始背景图像进行重建所得到的图像； 计算所述高光谱图像和所述重建背景图像的差值，得到高光谱异常检测图像； 基于所述目标像素点的像素值和所述目标像素点对应的邻域像素点的像素值，计算得到平均背景像素值，并利用所述平均背景像素值对所述目标像素点的像素值和所述邻域像素点的像素值进行替换，具体包括： 对于所述目标像素点对应的每一个邻域像素点，计算所述目标像素点的像素值和所述邻域像素点的像素值之间的光谱角距离，得到所述邻域像素点对应的光谱角距离； 对所有所述光谱角距离进行直方图统计，并分成多组，将出现频率最高的一组中所含的邻域像素点的像素值进行平均，得到平均背景像素值； 利用所述平均背景像素值替换所述目标像素点的像素值； 对于每一个所述邻域像素点，判断所述邻域像素点对应的光谱角距离是否小于设定阈值，且所述邻域像素点的类型是否为背景像素点，若是，则将所述邻域像素点记为待替换邻域像素点； 对于每一个所述待替换邻域像素点，对所述平均背景像素值和所述待替换邻域像素点的像素值进行加权融合，得到融合后像素值，并利用所述融合后像素值替换所述待替换邻域像素点的像素值。

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