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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混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：CN119516376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411586852.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混方法及系统是由厉小润;向澍;陈淑涵;王晶设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混方法及系统，涉及高光谱解混领域。方法包括：图像预处理；构造基于端元导向Transformer和端元束的神经网络；对所述神经网络进行训练，得到训练好的所述神经网络；利用训练好的所述神经网络获得待解混的高光谱图像的解混结果。本发明基于端元导向Transformer，着重于挖掘各个端元类别的特征并削弱光谱可变性对解混性能的影响，针对性地设计了端元导向的Transformer编码器模块、异质信息融合模块以及基于端元束的端元生成器模块，能够更好地抑制光谱可变性对解混的影响，提高端元提取和丰度估计的精度。

本发明授权基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于端元导向Transformer和端元束的高光谱图像解混方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取高光谱图像的初始端元，并获得数据特征图和端元令牌； 步骤2：构造基于端元导向Transformer和端元束的神经网络，所述神经网络用于基于数据特征图和端元令牌获得高光谱图像的丰度估计结果和端元提取结果，所述神经网络包括端元导向的Transformer编码器模块、基于端元束的端元生成器模块、异质信息融合模块和丰度解码器模块； 步骤3：对基于端元导向Transformer和端元束的神经网络进行训练，得到训练好的神经网络； 步骤4：利用训练好的神经网络获得待解混的高光谱图像的丰度估计结果和端元提取结果，实现对高光谱图像的解混； 步骤2中，所述端元导向的Transformer编码器模块从数据特征图中挖掘与端元令牌相关的端元导向特征；所述基于端元束的端元生成器模块将端元导向特征转换为端元束的类内权重，再基于所述类内权重对端元束加权得到最终的端元曲线，并以所述端元曲线作为端元提取结果；所述异质信息融合模块从空间互补和通道交互的角度融合端元导向特征得到异质信息融合特征；丰度解码器模块基于异质信息融合特征获得估计的丰度图，并以所述丰度图作为丰度估计结果； 所述端元导向的Transformer编码器模块从数据特征图中挖掘与端元令牌相关的端元导向特征；包括： 所述端元导向的Transformer编码器模块包括P个平行的端元导向Transformer模块； 首先端元导向Transformer模块基于输入的端元令牌构建端元导向投影算子Poriented，公式如下： Poriented＝EiT·EiEiT-1·Ei 其中，Ei是端元令牌中的第i个向量；T代表矩阵的转置，-1代表矩阵的逆； 再对端元令牌和数据特征图进行端元导向投影和层归一化处理，得到端元导向投影后的端元令牌和数据特征图；计算公式如下： [E′i,X′]＝LNPoriented·[Ei,X] 其中，E为端元令牌，E∈RP×D，D表示数据特征图和端元令牌的通道数，P为高光谱图像的端元个数；Ei′为端元导向投影后的端元令牌；X为数据特征图，X∈RN×D，N表示图像中的像素总数；X′为端元导向投影后的数据特征图；[]代表矩阵的拼接操作；LN*为层归一化处理的函数； 对端元导向投影后的端元令牌和数据特征图进行低冗余的注意力机制计算，得到融合后的注意力加权端元令牌； 基于层归一化方法和多层感知机处理融合后的注意力加权端元令牌，得到端元导向特征；计算公式如下： [E″′i,I]＝[E″i,X]+MLPLN[E″i,X] 其中，E″′i为最终的端元令牌；I为端元导向特征，E″i为融合后的注意力加权端元令牌， 最终，端元导向的Transformer编码器模块的输出表示为： Ii＝EOTEi,X 其中，Ii为第i个端元的端元导向特征；EOT*为端元导向的Transformer编码器模块的函数； 端元导向的Transformer编码器模块共输出P个端元导向特征，分别为：I1,…,IP。

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