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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与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：CN119323733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411716095.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与系统是由康旭东;王子昊;段普宏;鲁续坤设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与系统，本发明多光谱遥感浒苔赤潮检测方法包括将输入的海洋水色遥感卫星的多光谱图像进行伪曝光生成伪曝光多光谱图像序列，伪曝光多光谱图像分解为结构块，对每个结构块分解出信号强度、平均强度、信号结构三项分量并融合重构出增强多光谱遥感图像；基于参考图像使用暗目标减法对增强多光谱遥感图像进行雾强度、雾丰度估计并去除多光谱遥感图像中薄云雾的干扰得到去除云雾干扰后的多光谱图像以用于浒苔赤潮检测。本发明旨在面向长时序、大尺度的浒苔赤潮检测，提高浒苔赤潮的信息提取精度，提高浒苔赤潮检测的效率。

本发明授权一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，将输入的海洋水色遥感卫星的多光谱图像进行归一化，再进行伪曝光图像处理生成不同曝光程度的伪曝光多光谱图像序列，且有，其中～为伪曝光多光谱图像序列中的第1～幅伪曝光多光谱图像； S2，将伪曝光多光谱图像序列中的伪曝光多光谱图像分解为结构块，对每个结构块分解出信号强度、平均强度、信号结构三项分量并融合重构出增强多光谱遥感图像； S3，基于同视角、同场景、同卫星、无云雾干扰的参考图像作为参考对象，使用暗目标减法对增强多光谱遥感图像进行雾强度、雾丰度估计并去除多光谱遥感图像中薄云雾的干扰得到去除云雾干扰后的多光谱图像； S4，将去除云雾干扰后的多光谱图像作为输入图像利用预先训练好的分类器分类得到浒苔赤潮的分布图； 步骤S2包括： S2.1，将伪曝光多光谱图像序列中的伪曝光多光谱图像分解为结构块，对每个结构块分解出信号强度、平均强度、信号结构三项分量； S2.2，根据下式将各个伪曝光多光谱图像的信号强度、平均强度、信号结构三项分量融合生成融合后的信号强度、信号结构和平均强度； ，，， 上式中，表示取最大值，和为中间变量，且有： ，， 其中，和为常量，为结构块的标准差，表示求和，为反正切函数； 根据下式求解中间变量： ， 其中，为信号强度； S2.3，将所有伪曝光多光谱图像的中间变量拼接恢复至原图大小并表示为特征，中间变量拼接恢复至原图大小并表示为特征，中间变量拼接恢复至原图大小并表示为特征，根据下式重构出增强多光谱遥感图像； ， 上式中，表示求和，表示核尺寸为的均值滤波器，表示逐元素相乘运算，特征为对原始的结构块聚合后均值滤波得到的结果； S2.4，将增强多光谱遥感图像进行多尺度分解、融合以增强多光谱的空间细节信息，从而得到最终的增强多光谱遥感图像； 步骤S2.1包括：基于给定的结构块尺寸参数，将伪曝光多光谱图像序列中的伪曝光多光谱图像分解为大小为的结构块，其中为多光谱图像的波段数；对每个结构块根据下式分解出信号强度、平均强度、信号结构三项分量： ， ， ， 上式中，、和分别为第幅伪曝光多光谱图像的信号强度、平均强度、信号结构三项分量，为第幅伪曝光多光谱图像的结构块集合，为等于的中间变量，表示范数，表示求取结构块的均值。

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