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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法及系统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：CN120064246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510549697.6，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法及系统是由王耀南;陈煜嵘;张辉;毛建旭;苏学叁;尹阿婷;赵禀睿设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法及系统，方法包括S1、将初始拉曼高光谱图像表示为优化后拉曼高光谱图像与噪声的叠加；然后以求解优化后拉曼高光谱图像为目标构建优化问题；S2、引入辅助变量对优化问题进行转化，得到转化的优化问题，然后依据转化的优化问题构建拉格朗日函数；S3、依据拉格朗日函数构建多个子问题，并通过迭代优化对多个子问题进行求解，直至满足预设条件，结束迭代优化，从而得到优化后拉曼高光谱图像。本发明实现了高效的低信噪比图像重建，同时利用光谱与空间的长程相关性设计了无监督神经网络，显著提升了成像质量，且不依赖大规模训练数据，适应性强，减少了对设备的依赖。

本发明授权基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱距离建模的高通量拉曼高光谱成像方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将获取的初始拉曼高光谱图像表示为优化后的拉曼高光谱图像与噪声的叠加，得到拉曼高光谱成像数学模型，然后依据拉曼高光谱成像数学模型构建优化问题； S2、引入辅助变量对优化问题进行转化，得到转化的优化问题，然后依据转化的优化问题构建拉格朗日函数； 转化的优化问题具体如下： ； 其中，表示待求解的辅助变量，；分别表示待求解的优化后的拉曼高光谱图像与待求解的噪声，表示Frobenius范数；表示L1范数；是正则化项，、分别为两个不同的平衡系数； S3、依据拉格朗日函数构建多个子问题，多个子问题分别是子问题、子问题、子问题以及子问题；并通过迭代优化对多个子问题进行求解，直至满足预设条件，结束迭代优化，从而得到优化后拉曼高光谱图像； 所述子问题具体如下： ； 其中，表示第k次迭代得到的辅助变量；表示第k次迭代得到的拉曼高光谱图像；表示第k-1次迭代得到的拉格朗日乘子；是平衡因子。

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