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龙图腾网获悉北京陆航翼龙智能科技有限公司申请的专利基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法和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：CN120318094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510803363.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法和系统是由蒙洋;牟宏磊;王烁石;刘晶晶;田磊;孙振江设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法和系统，其中，该方法包括：在恶劣天候下，获取工业管道阀门的多光谱光学图像数据和机械动态响应特征；基于机械动态响应特征，对多光谱光学图像数据进行分离，以提取出与阀门材质反射特性关联的多波段纹理特征；对多波段纹理特征进行空间域与频域的双重幅值修正；根据修正后的多波段纹理特征，为多光谱光学图像数据分配光谱融合权重；基于光谱融合权重与所述修正后的多波段纹理特征，生成与阀门实际机械状态匹配的增强光学图像。本申请提升恶劣天候下阀门表面裂纹、形变等缺陷的识别准确率。

本发明授权基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱融合的恶劣天候下阀门光学图像增强识别方法，其特征在于，包括： 在恶劣天候下，获取工业管道阀门的多光谱光学图像数据和机械动态响应特征； 构建与沙尘散射干扰相关的动态噪声分离模型，其中所述动态噪声分离模型的参数由所述机械动态响应特征中的振动频率时间变化曲线与机械应力空间梯度分布联合确定； 根据所述动态噪声分离模型，确定所述多光谱光学图像数据中沙尘散射噪声的时变干扰强度及噪声扩散区域； 将所述时变干扰强度与所述噪声扩散区域进行耦合计算，以确定噪声分离边界条件； 根据所述噪声分离边界条件，对所述多光谱光学图像数据中相同空间坐标的可见光波段反射率与红外波段辐射强度进行跨波段关联分析，以筛选出所述可见光波段反射率低于第一阈值且所述红外波段辐射强度高于第二阈值的目标像素，将所有目标像素构成的集合作为沙尘散射噪声分量； 从移除所述沙尘散射噪声分量的多光谱光学图像数据中，提取多波段纹理特征； 基于所述机械动态响应特征，提取所述多波段纹理特征在频域的能量分布主峰值，将所述能量分布主峰值对应的频率分量幅值与阀门材质固有振动频率的匹配度作为频域幅值修正系数； 根据机械应力空间梯度分布的最大梯度方向，计算所述多波段纹理特征在空间域的各向异性强度比值； 在空间域内，沿所述最大梯度方向对所述多波段纹理特征的幅值进行与所述各向异性强度比值呈正比的增强修正，并在垂直于所述最大梯度方向上进行与所述各向异性强度比值成反比的衰减修正，在频域内，对所述多波段纹理特征施加与所述频域幅值修正系数呈反比的幅值抑制，得到修正后的多波段纹理特征； 根据修正后的多波段纹理特征，为所述多光谱光学图像数据分配光谱融合权重； 基于所述光谱融合权重与所述修正后的多波段纹理特征，生成与阀门实际机械状态匹配的增强光学图像。

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