一种基于ResCNT的高光谱图像重建方法

本发明提供了一种基于ResCNT的高光谱图像重建方法，包括：通过编码孔径快照光谱成像系统获取压缩的二维测量值。使用ResCNT网络进行重建，该网络结合卷积层、残差模块和Transformer结构，采用多尺度学习方法，从压缩数据中有效恢复高光谱图像。为了增强图像的细节恢复能力，方法中引入了多残差跳跃连接，通过优化梯度路径提升网络的收敛性。此外，基于自注意力机制的邻域注意力模块在重建过程中动态调整像素权重，提升图像的局部细节和全局一致性。最后，通过反向传播算法训练网络，最小化重建图像与真实图像的误差，最终实现高光谱图像的高质量恢复。本发明具有较强的细节恢复能力和全局一致性，能够在图像重建过程中显著提升性能。