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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于多光谱像元分解的图像重建方法、装置、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：CN121505089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610032425.3，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于多光谱像元分解的图像重建方法、装置、设备及介质是由聂芹;吴广豪;杜晓凤;满旺设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱像元分解的图像重建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供的基于多光谱像元分解的图像重建方法、装置、设备及介质，涉及遥感图像处理技术领域。本发明通过获取多光谱影像，对所述多光谱影像进行降维与特征提取，输出特征图；接着将所述特征图划分为若干个图块并展平为序列向量，引入先验知识偏置矩阵优化注意力权重计算，以捕捉序列向量的全局上下文与地学先验关联，输出增强后的全局特征序列；重塑所述全局特征序列至原始分辨率，并在输出通道上应用激活函数得到丰度图；通过无偏置线性解码器对所述丰度图进行图像重建，得到重建图像。本申请能够融合多源地理环境先验与全局光谱空间上下文，提升解混精度与物理可解释性，解决光谱变异性导致的端元选择不确定性问题。

本发明授权基于多光谱像元分解的图像重建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱像元分解的图像重建方法，其特征在于，包括： 获取多光谱影像； 对所述多光谱影像进行降维与特征提取，输出特征图； 将所述特征图划分为若干个图块并展平为序列向量，然后引入先验知识偏置矩阵优化注意力权重计算，以捕捉序列向量的全局上下文与地学先验关联，输出增强后的全局特征序列； 重塑所述全局特征序列至原始分辨率，并在输出通道上应用激活函数得到丰度图； 通过无偏置线性解码器对所述丰度图进行图像重建，得到重建图像； 其中，对所述多光谱影像进行降维与特征提取时，通过设有三层1×1卷积层的CNN编码器得到特征通道降维后的特征图； 引入先验知识偏置矩阵优化注意力权重的公式为： ； ； 其中，为注意力权重；为激活函数；、分别为查询矩阵、键矩阵，由序列向量线性变换得到；、分别为第i个头的查询、键投影权重矩阵；为注意力头的维度，用于缩放防止梯度爆炸；为超参数，用于控制先验知识的影响强度；为先验知识偏置矩阵；为的元素；、分别为像素m、n的先验权重向量；为转置符号； 所述丰度图通过对重塑后的所述全局特征序列中的每个像素沿R个端元通道维度计算，且严格满足丰度和为一约束与丰度非负约束，表达式为： ； ； ； 其中，为第i个像素位置对应第个端元的丰度值；为丰度图；为端元类别总数；为重塑后的所述全局特征序列中的第i个像素第个端元；、为端元序号索引； 通过无偏置线性解码器对所述丰度图进行图像重建，具体为： 对任意像素i，其重建光谱由端元矩阵与对应位置的丰度向量线性组合得到，公式为： ； 其中，为第i个像素的重建光谱向量；为端元矩阵，即解码器的线性卷积层权重矩阵；为像素i的丰度向量； 遍历所有像素位置，得到完整的重建图像。

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