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龙图腾网恭喜厦门瑞为信息技术有限公司;集美大学申请的专利一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置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：CN119342216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411896962.X，技术领域涉及：H04N19/132；该发明授权一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备是由何一凡;王宗跃;苏锦河;贾宝芝;于金喜;张选庆设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Houston图像数据集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；将所述原始高光谱图像输入包括编码器以及解码器的自编码模型中并基于预设损失函数进行训练，得到训练完成的高光谱压缩模型，其中，所述编码器的网络结构包括缩略图生成分支以及潜在编码分支，所述解码器的网络结构包括缩略图解码分支以及潜在表示解码分支；将待压缩高光谱图像输入所述高光谱压缩模型中，通过所述编码器对待压缩高光谱图像进行编码，得到压缩数据，通过所述解码器对所述压缩数据进行解码，得到重建高光谱图像。

本发明授权一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取Houston图像数据集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；将所述原始高光谱图像输入包括编码器以及解码器的自编码模型中并基于预设损失函数进行训练，得到训练完成的高光谱压缩模型，其中，所述编码器的网络结构包括缩略图生成分支以及潜在编码分支，所述解码器的网络结构包括缩略图解码分支以及潜在表示解码分支；进一步包括：通过所述缩略图生成分支对所述原始高光谱图像进行空间及通道下采样，得到第一缩略图；通过所述潜在编码分支对所述高光谱图像进行深度分离卷积及通道下采样，得到第一潜在编码；进一步的，所述潜在编码分支包括1个通道下采样层、多个DSC模块以及1个通道池化层；通过所述潜在编码分支对所述高光谱图像进行深度分离卷积及通道下采样，得到第一潜在编码，包括：通过通道下采样层对所述原始高光谱图像进行卷积以及ReLU激活，得到通道特征图；通过所述DSC模块对所述通道特征图进行维度扩展，得到扩展特征图；通过所述通道池化层对所述扩展特征图进行通道平均池化，得到所述第一潜在编码；进一步的，所述DSC模块至少包括第一DSC模块以及第二DSC模块；所述通过所述DSC模块对所述通道特征图进行维度扩展，得到扩展特征图，包括：通过所述第一DSC模块对所述通道特征图进行维度扩展，得到维度特征图；进一步包括：采用、空间步长为2的核函数对所述通道特征图进行空间卷积，得到第一卷积特征图；采用的核函数对所述第一卷积特征图进行光谱卷积，得到第二卷积特征图；采用的核函数对所述第二卷积特征图进行点卷积以及ReLU激活，得到所述维度特征图；通过所述第二DSC模块对所述维度特征图进行维度扩展，得到所述扩展特征图；将所述第一缩略图以及所述第一潜在编码进行合并后通过哈夫曼编码进行压缩，得到压缩文件；将所述压缩文件进行哈夫曼逆编码，得到第二缩略图以及第二潜在编码；通过所述缩略图解码分支对所述第二缩略图进行通道和空间上采样，得到表观特征图；通过所述潜在表示解码分支对所述第二潜在编码进行空间上采样，将得到的解码特征图与所述表观特征图进行解混重建，得到重建结果图像；进一步的，所述潜在表示解码分支包括多个空间上采样层以及解混重建模块，所述解混重建模块包括第一卷积子网络以及第二卷积子网络；所述通过所述潜在表示解码分支对所述第二潜在编码进行空间上采样，将得到的解码特征图与所述表观特征图进行解混重建，得到重建结果图像，包括：通过所述潜在表示解码分支的多个空间上采样层对所述第二潜在编码进行多次空间上采样，得到解码特征图；将所述解码特征图与所述表观特征图进行融合，得到融合特征图；将所述融合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，得到所述重建结果图像；将待压缩高光谱图像输入所述高光谱压缩模型中，通过所述编码器对待压缩高光谱图像进行编码，得到压缩数据，通过所述解码器对所述压缩数据进行解码，得到重建高光谱图像。

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