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龙图腾网恭喜北京邮电大学;北京睿拓时创科技有限公司申请的专利一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法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：CN114245128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111585107.3，技术领域涉及：H04N19/132；该发明授权一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法是由张雪松;杨漫;侯泽昱;卢顺杰设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法，包括以下步骤：1输入P帧压缩高光谱视频中的L帧压缩测量其中P≥L，且L＞1，Nx，Ny为待恢复的高光谱视频帧的空间维的长和宽,Ns为光谱维的通道数；2L个压缩测量均提取尺寸为d×d的有重叠的图像块；3在多任务非参数贝叶斯模型中，通过共轭先验和似然函数的关系推导出字典和字典相关参数的后验概率公式，吉布斯采样依次对字典原子和字典相关系数进行更新；4用字典原子的稀疏组合表示重建得到的图像块，重建本次迭代得到的L帧高光谱视频。经过步骤3‑4多次迭代，输出最后一次的重建结果。5基于滑动窗口的思想，经过步骤1‑4的多次迭代，得到高光谱视频中所有帧的重建结果，并均值处理帧的重复重建结果，最终得到P帧高光谱视频。本发明不需要先从外部数据库学习字典原子，适用于现有训练数据集不可用的从头重建问题。

本发明授权一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务盲压缩感知的高光谱视频重建方法，包括以下步骤：步骤1获取P帧压缩高光谱视频中的L帧，其中P≥L＞1，重建高光谱视频的压缩感知公式表示为{yt}t＝1，L＝A｛xt}t＝1，L+｛∈t}t＝1，L，其中，t表示帧数，表示使用CASSICodedApertureSnapshotSpectralImager快照相机得到的压缩测量；A表示观测矩阵，基于CASSI快照相机的压缩原理，观测矩阵A表示二进制编码孔径；{xt}t＝1，L表示每一帧都加入色散的重建高光谱视频，即重建高光谱视频中的每一帧都沿光谱维逐通道移动的结果；Nx和Ny分别是重建高光谱视频帧空间维的长和宽，Ns是光谱维的通道数；{∈t}t＝1，L表示重建噪声；步骤2从L个压缩测量中均提取N个尺寸为d×d的有重叠的图像块并拉成尺寸为d2×1的列向量其中d表示图像块的尺寸，m＝d2；将L组图像块输入到多任务非参数贝叶斯字典学习模型中；步骤3在多任务非参数贝叶斯字典学习模型中，假设字典服从均值为0、协方差是与像素所处的空间和光谱波段有关的多元高斯分布，M＝Nsd2且m＜＜M；字典权重系数sti服从精度为的多元高斯分布，服从Gamma分布；字典稀疏系数ztik服从精度为πtk的Bernoulli分布，πtk服从Beta分布；重建噪声∈ti服从精度为的多元高斯分布，服从Gamma分布；多任务非参数贝叶斯字典学习模型通过任务间共享字典和超参数实现任务间的协同工作，且在每个任务中字典相关系数的推断是独立进行的；通过共轭先验和似然函数的关系推导出每个参数的后验概率公式，吉布斯采样依次更新待估计的所有参数，所述待估计的参数为字典D、字典权重系数sti、字典稀疏系数ztik、字典权重系数精度字典稀疏系数精度πtk、噪声精度步骤4由吉布斯采样得到的字典D和字典权重系数sti、字典稀疏系数ztik重建图像块，还原图像块并均值平滑图形块的重叠处，再将重建结果沿光谱维逐通道反向移动，得到L帧重建高光谱视频；其中反向移动是指与步骤1中的色散过程相反的方向移动；经过步骤3-4多次迭代，输出最后一次的重建结果；步骤5基于滑动窗口的思想，对于P帧压缩高光谱视频从步骤1-4每轮迭代中能重建得到L帧高光谱视频，经过步骤1-4多次迭代，得到压缩高光谱视频中所有帧的重建结果，并均值处理帧的重复重建结果，最终得到完整的高光谱视频。

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