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龙图腾网恭喜厦门瑞为信息技术有限公司;深圳职业技术大学申请的专利一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置以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：CN119363989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411907739.0，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置以及设备是由何一凡;卢山;于金喜;贾宝芝;张选庆;楼志江设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。

本发明授权一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像的压缩与重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像；进一步的，所述神经网络包括隐式神经表示模块以及光谱解混重建模块；所述将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，包括：根据原始高光谱图像的实际光谱采样进行转换，得到通道索引；将所述通道索引进行归一化，得到归一化通道索引；基于所述原始高光谱图像的空间维度，通过meshgrid函数生成空间网格坐标；利用规则的频率位置编码将所述空间网格坐标以及所述归一化通道索引映射至高维嵌入空间，分别得到第一空间坐标以及第一通道索引；将所述第一空间坐标以及所述第一通道索引输入至所述隐式神经表示模块进行图像特征提取，得到特征图；将所述特征图输入至所述光谱解混重建模块进行图像的线性解混和重建，得到重建光谱图像；所述光谱解混重建模块包括第一卷积子网络以及第二卷积子网络；所述将所述特征图输入至所述光谱解混重建模块进行图像的线性解混和重建，得到重建光谱图像，包括：将所述特征图输入所述第一卷积子网络，得到丰度图；将所述丰度图输入所述第二卷积子网络进行图像重建，得到所述重建光谱图像；其中，所述第二卷积子网络中卷积层的参数作为端元；所述端元的计算包括通过使用顶点成分分析方法获得组成高光谱图像混合像元的端元，并采用该端元对所述第二卷积子网络中卷积层的参数进行初始化，并通过梯度的反向传播进行更新。

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