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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法、系统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：CN115204206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210847527.2，技术领域涉及：G06K7/14；该发明授权基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法、系统及设备是由肖君军;张达森;刘真真;杨晓通设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理和计算成像技术领域，公开了基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法、系统及设备。所述方法包括：使用基于单层超表面结构，置于阵列成像传感器前方，经过单次曝光收集不同光谱通道的图像以及对应通道的光学点扩散函数PSF；利用获得的曝光图像和点扩散函数PSF信息，基于共轭梯度法来重构不同通道的成像图像；本发明的方法将单层的超表面结构作为光学成像系统前端，无需引入传统的透镜和滤波片，也不需要搭建复杂的光路系统，具有光学系统简单、小型轻便等优势；本发明方法通过共轭梯度算法对单次曝光采集到的多通道图像进行重建，可以精确求解“逆散射”问题，从而提高重构图像的质量。

本发明授权基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法，其特征在于，所述基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法包括：优化后的超表面光学系统对不同通道的图像进行一次性曝光，收集不同通道的光学成像系统点扩散函数PSF；在图像重构阶段，利用共轭梯度算法通过不同通道的点扩散函数PSF和传感上的成像信息来恢复原样本图像，获得多个波段的图像恢复；所述基于超表面的单次曝光多光谱计算成像方法具体包括以下步骤：S1，利用超表面光学系统和共轭梯度算法搭建图像重构模型；S2，随机产生一系列二维码图像作为训练集，用于训练在步骤S1中搭建的图像重构模型，得到最优的光学超表面结构参数和共轭梯度算法参数；S3，完成训练后，保留图像重构模型中最优的光学超表面结构和共轭梯度算法参数，作为最终的图像重构实验模型；S4，把多通道图像输入步骤S3中的图像重构模型中，得到恢复图像；在步骤S1搭建图像重构模型中，阵列传感器上的像v定义为多个信道输入图像u和点扩散函数PSF的卷积和；通过计算成像恢复出图像目标优化函数为 其中，N为通道数、光谱通道或场景距离；在步骤S2得到最优的光学超表面结构中，使用超表面作为光学器件，进行前向求解优化，包括以下步骤：1使用超表面作为光学成像系统前端，计算超表面的点扩散函数PSFPSF＝|ntfftp·Ein|22；其中，p为光学超表面的结构参数，tp为光学超表面透射系数，Ein为入射电场，ntff·表示近场到远场的转换；2通过超表面的点扩散函数PSF和真实场景图像u的卷积得到阵列传感器上的像v： 3通过求解逆散射问题重构 使用吉洪诺夫正则化处理方程4，得到 其中，α为待优化的常数，卷积核函数算符定义为把方程3代入5，并作一定的变换得到 采用共轭梯度法求解方程6得到重构图像利用公式1计算目标优化函数L。

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