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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法与装置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：CN119229184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411267070.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法与装置是由张永军;姚永祥;杨吴鹏;万一设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法与装置。本发明首先计算纹理梯度均值、纹理能量场半径和纹理信息熵等特征，再分别从灰度平均变化程度、局部灰度抖动细微程度和全局灰度级混乱程度三个角度对影像纹理进行分析，构建出影像纹理强度向量场实现对影像纹理丰富度描述。之后构建信息球分类器，将专家目视解译得到的少量弱纹理影像数据作为弱纹理判别的先验标准，最后在向量空间中对待测数据构建信息球，借助计算待测数据在先验弱纹理数据中事件的发生概率，将待测影像TRV中的三个描述分量生成为待测数据的信息量，从而实现弱纹理影像的判别。

本发明授权一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于影像信息球度量的弱纹理影像自动判别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，对输入影像进行初始化，分别完成参数及判别阈值初始化，同时通过目视解译获得先验弱纹理影像数据； 步骤二，通过计算影像的纹理梯度均值、纹理能量场半径、纹理轮廓信息熵构建纹理强度向量TRV，提取影像纹理强弱的量化结果； 步骤二中首先使用拉普拉斯滤波对影像边缘特征进行锐化，滤除噪声以及变化平滑的影像信息；然后在快速傅里叶变换下进行频域转换得到影像的频谱图；再通过对频谱图的分析，计算强度值范围以及上四分位强度值；之后根据上四分位强度值找到距离中心点最远的极限距点；最后以极限距点为边界构建纹理能量场，得到能量场半径； 步骤三，输入目视解译得到的先验弱纹理影像数据，构建各自的TRV向量，获取弱纹理语义的先验知识； 步骤四，基于步骤三中的TRV向量生成向量空间，对待测数据构建向量空间中的信息球，信息球半径通过先验弱纹理影像数据的最小外接球体计算得到； 步骤四中向量空间采用线性归一化的欧式距离进行位置度量，计算如公式7所示： 式7中，Sdis为影像的相似度距离集合，其中N为先验弱纹理影像张数，Dj表示待测数据与先验弱纹理影像j的归一化欧式相似度距离，n为向量维数，Duv为影像u和v的归一化欧式相似度距离，xu、xv为影像u和v的TRV，xu i为影像u的TRV的第i个分量值；xu i'为影像u的TRV归一化后的第i个分量值，xv i'为影像v的TRV归一化后的第i个分量值，minxi和maxxi为所有TRV数据中第i个分量的最小值和最大值； 步骤四中信息球半径的计算公式如8所示： 式8中，Tenth为空间张力阈值，即信息球半径，为张力阈值Tenth下的弱纹理集合，gn为向量空间中，弱纹理集合中的一张先验弱纹理影像，为第n张影像的相似度距离集合； 步骤五，构建信息球分类器，计算信息球中待测数据在弱纹理语义下发生的概率，并依据Shannon定理计算出待测数据在弱纹理语义下的信息量，最终与设定阈值进行比较，实现待测数据的纹理强弱判别。

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