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龍圖騰網獲悉北京陸航翼龍智能科技有限公司申請的專利基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510803363.7，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法和系統是由蒙洋;牟宏磊;王爍石;劉晶晶;田磊;孫振江設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法和系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法和系統，其中，該方法包括：在惡劣天候下，獲取工業管道閥門的多光譜光學圖像數據和機械動態響應特征；基于機械動態響應特征，對多光譜光學圖像數據進行分離，以提取出與閥門材質反射特性關聯的多波段紋理特征；對多波段紋理特征進行空間域與頻域的雙重幅值修正；根據修正后的多波段紋理特征，為多光譜光學圖像數據分配光譜融合權重；基于光譜融合權重與所述修正后的多波段紋理特征，生成與閥門實際機械狀態匹配的增強光學圖像。本申請提升惡劣天候下閥門表面裂紋、形變等缺陷的識別準確率。

本發明授權基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多光譜融合的惡劣天候下閥門光學圖像增強識別方法，其特征在于，包括： 在惡劣天候下，獲取工業管道閥門的多光譜光學圖像數據和機械動態響應特征； 構建與沙塵散射干擾相關的動態噪聲分離模型，其中所述動態噪聲分離模型的參數由所述機械動態響應特征中的振動頻率時間變化曲線與機械應力空間梯度分布聯合確定； 根據所述動態噪聲分離模型，確定所述多光譜光學圖像數據中沙塵散射噪聲的時變干擾強度及噪聲擴散區域； 將所述時變干擾強度與所述噪聲擴散區域進行耦合計算，以確定噪聲分離邊界條件； 根據所述噪聲分離邊界條件，對所述多光譜光學圖像數據中相同空間坐標的可見光波段反射率與紅外波段輻射強度進行跨波段關聯分析，以篩選出所述可見光波段反射率低于第一閾值且所述紅外波段輻射強度高于第二閾值的目標像素，將所有目標像素構成的集合作為沙塵散射噪聲分量； 從移除所述沙塵散射噪聲分量的多光譜光學圖像數據中，提取多波段紋理特征； 基于所述機械動態響應特征，提取所述多波段紋理特征在頻域的能量分布主峰值，將所述能量分布主峰值對應的頻率分量幅值與閥門材質固有振動頻率的匹配度作為頻域幅值修正系數； 根據機械應力空間梯度分布的最大梯度方向，計算所述多波段紋理特征在空間域的各向異性強度比值； 在空間域內，沿所述最大梯度方向對所述多波段紋理特征的幅值進行與所述各向異性強度比值呈正比的增強修正，并在垂直于所述最大梯度方向上進行與所述各向異性強度比值成反比的衰減修正，在頻域內，對所述多波段紋理特征施加與所述頻域幅值修正系數呈反比的幅值抑制，得到修正后的多波段紋理特征； 根據修正后的多波段紋理特征，為所述多光譜光學圖像數據分配光譜融合權重； 基于所述光譜融合權重與所述修正后的多波段紋理特征，生成與閥門實際機械狀態匹配的增強光學圖像。

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