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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测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：CN115439431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211041079.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测方法是由李欢;朱贺隆;宋江鲁奇;周慧鑫;李幸;滕翔;罗云麟;甘长国;张伟鹏;秦翰林;王炳健;梅峻溪;张嘉嘉;鲍蕴昊设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测方法，该方法针对高光谱图像数据量大且冗余信息多的问题，以不影响算法检测精度为前提，对高光谱图像进行特征提取，本发明通过对自编码器的网络结构与损失函数进行改进优化，提升网络对高光谱图像的特征提取能力，并选取自编码器网络的中间隐藏层结果作为输出来降低冗余计算量，最后使用协同表示算法得到最终异常检测结果。与多种代表算法相比，该方法具有更好的检测性能。

本发明授权基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器和协同表示的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建基于光谱损失函数的栈式降噪自编码器；所述光谱损失函数光谱信息散度损失函数或光谱角余弦损失函数，所述栈式降噪自编码器中，输入层的数据经过添加随机高斯噪声后送入网络训练，输出层等于输入层数据，设定隐藏层1到隐藏层2再到隐藏层3的神经元数量依次递减，而隐藏层1和隐藏层5、隐藏层2和隐藏层4相互对称，神经元数量设置一致； 步骤2，将原始高光谱图像X∈RM×N×B输入到所述栈式降噪自编码器中进行网络训练；M表示高光谱图像中包含的行数，N表示高光谱图像中包含的列数，B为波段数； 步骤3，网络训练完毕后，再次将所述原始高光谱图像输入所述栈式降噪自编码器网络，并选择最中间隐藏层的结果作为输出X″∈RM×N×n，其中n表示特征提取之后的光谱波段数； 步骤4，利用协同表示算法对隐藏层输出的高光谱图像X″∈RM×N×n进行重建，得到每个像元Xi,j,:的重建像元X′i,j,:，过程如下： 步骤4.1，通过求解下式得到协同表示权重向量α的最小值： 步骤4.2，求得像元Xi,j,:的重建像元X′i,j,:为： X′i,j,:＝Xsα 其中，β是拉格朗日乘数，Xs为高光谱图像数据的背景字典矩阵； 步骤5，利用L2范数计算原始像元Xi,j,:与重建像元X′i,j,:之间的残余误差，根据设定的阈值判定待测像元是否为异常，输出检测结果。

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