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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种闪电通道图像识别方法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：CN116797823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310655429.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种闪电通道图像识别方法是由马子龙;蒋如斌;马达;刘敏芝设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种闪电通道图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及气象监测探测技术领域，尤其涉及一种闪电通道图像识别方法。解决了闪电通道无法识别的问题；其技术方案为：包括以下步骤：步骤一，图像预处理；步骤二，边缘检测；步骤三，阈值分割：步骤四，提取闪电候选区域：步骤五：剔除异常点和不连贯的区域；步骤六：合并和输出闪电通道。本发明的有益效果为：本发明能够提高闪电通道图像识别的准确性和稳定性。

本发明授权一种闪电通道图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种闪电通道图像识别方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 步骤一，图像预处理； 步骤二，边缘检测；使用边缘检测算法提取二值化图像中的边缘信息；边缘检测后的二值化图像将包含闪电通道和图像背景的轮廓； 步骤二具体包括： 采用一种基于自适应梯度阈值的边缘检测算子，这种算子根据局部图像特性动态调整梯度阈值；具体实现如下： S21：计算图像的梯度幅值G和梯度方向θ，使用Sobel算子计算： θ＝arctanGyGx Gx和Gy分别是沿x和y方向的梯度幅值； S22：计算图像中每个像素点的局部邻域内的平均梯度幅值； 对于图像矩阵中的像素点x,y，设定一个邻域窗口W，计算其邻域内梯度幅值的均值meanGx,y； S23：根据每个像素点的局部平均梯度幅值计算自适应梯度阈值；采用以下公式： Tx,y＝k·meanGx,y 其中，k为自适应阈值的权重系数； S24：对每个像素点x,y，如果Gx,yTx,y，则将该像素点标记为边缘像素；否则，将其标记为非边缘像素； 步骤三，阈值分割：根据Tsallis熵确定一个最佳阈值，将边缘检测后的二值化图像进行分割；保留灰度值高于阈值的像素，过滤掉其他像素； 步骤三具体包括： 在阈值分割阶段，采用将Tsallis熵与Otsu方法相结合的方法，方法流程如下： S31：计算图像中各灰度级别的概率分布； S32：对于阈值t，将图像分为前景和背景两部分； S33：对于前景和背景部分，分别计算其Tsallis熵： 其中，Sqf和Sqb分别代表闪电前景与背景的Tsallis熵，q是非负实数，pi和pj分别为前景和背景中第i个和第j个灰度级别的概率； S34：对于每个阈值t，计算前景和背景的权重系数： Wf＝∑pi Wb＝∑pj S35：计算每个阈值t下的加权Tsallis熵： STqt＝Wf·Sqf+Wb·Sqb S36：选取使得加权Tsallis熵STqt最小的阈值t*； S37：用t*对边缘二值图像进行分割； 步骤四，提取闪电候选区域：对分割后的二值图像进行形态学处理消除噪声和连接断裂的闪电部分；通过轮廓检测提取所有连通区域，并计算每个连通区域的面积和长度；根据面积和长度的阈值筛选候选区域，剔除非闪电的连通区域； 步骤五：剔除异常点和不连贯的区域；采用聚类方法进一步将异常点和不连贯的区域进行提取与删除； 步骤六：合并和输出闪电通道；将筛选后的闪电区域与原始图像进行逐像素相加或相乘，生成最终的闪电通道识别结果。

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