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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储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：CN119206507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411668533.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质是由涂兵;周韬;刘博;李军;方乐缘;陈云云;曹兆楼;贺燕;刘立成设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了高光谱遥感图像处理技术领域的一种高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质，所述高光谱图像异常检测方法包括：通过编码模块得到特征图；使用自注意力机制模块抑制特征图的异常信息表达；通过Transformer编码模块提取全局特征；将分别蕴含不同信息的特征图进行特征融合；使用解码模块进行图像重构，利用重构误差得到异常检测图。本发明进行了空间多尺度特征提取，并通过自注意力机制进行异常抑制，抑制异常像素点对网络重建能力的贡献，防止网络学习到异常点的特征并对异常点产生较好的重构效果。

本发明授权高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储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，所述方法包括：将待检测的原始高光谱图像数据输入至第一编码模块进行特征提取，得到特征图F1；将特征图F1输入至第二编码模块进行特征提取，得到特征图F2；通过抑制异常信息表达的自注意力机制模块分别对特征图F1和特征图F2进行特征处理，对应得到特征图F1’和特征图F2’；通过Transformer编码模块提取特征图F2’的全局特征，得到特征图F3；将特征图F1’、特征图F2’和特征图F3进行特征融合，得到特征图F4；将特征图F4输入至解码模块以恢复图像的尺寸和通道数，得到重构图像数据；计算重构图像数据与原始高光谱图像数据之间的重构误差，利用重构误差得到异常检测图；所述通过抑制异常信息表达的自注意力机制模块分别对特征图F1和特征图F2进行特征处理，包括：将所输入特征图的图像数据F分别与查询卷积核、键卷积核、值卷积核进行卷积操作，对应生成查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V；对所述查询矩阵Q进行重塑并转置，获取矩阵Q’；对键矩阵K、值矩阵V分别进行重塑，对应获取矩阵K’和矩阵V’；将矩阵Q’和矩阵K’进行矩阵乘法运算，并对矩阵乘法运算结果进行指数归一化运算，获取注意力权重矩阵；将所述注意力权重矩阵进行转置后与矩阵V’进行矩阵乘法运算，获取输出特征Out；对所述输出特征Out进行重塑，并与所输入特征图的图像数据F进行加权特征融合，获取所述自注意力机制模块的输出特征图；其中，加权特征融合的表达式如下： ；式中，为自注意力机制模块的输出特征图的图像数据；为可学习的标量参数，用于调整原始输入和注意力调整后的特征之间的比重；为输出特征Out的重塑矩阵。

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