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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建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：CN116543253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310385399.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建方法是由刘晓;杜丽丽;肖家荣;崔文煜;宋波设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建方法，包括：获取目标光学遥感影像和云光学遥感影像；对目标光学遥感影像进行预处理，得到目标地表反射率影像；对目标样本进行半自动标注，得到待构建目标检测数据集样本的初步标注结果；构建云样本库；进行气溶胶和水汽干扰下目标影像仿真，得到气溶胶和水汽干扰下的目标光学遥感影像；进行云干扰下的目标光学遥感影像仿真，形成大气干扰下的光学遥感影像目标检测数据集。本发明符合遥感成像原理，与实际情况更为接近，可构建数据量更大的类型多样的数据集，有效解决目前大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集严重不足的问题，对增强遥感影像目标检测识别算法的鲁棒性具有重要意义。

本发明授权一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种大气干扰下光学遥感影像目标检测数据集的构建方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取目标光学遥感影像和云光学遥感影像：针对一个遥感器，选取包含目标的晴空多光谱遥感影像作为待构建目标检测数据集的目标光学遥感影像，选取晴空海表上空含云多光谱遥感影像作为云光学遥感影像，将云光学遥感影像作为云样本库源数据； 2对目标光学遥感影像进行预处理：对目标光学遥感影像进行辐射校正、大气校正和几何校正预处理，得到目标地表反射率影像； 3对目标样本进行半自动标注：选取步骤1得到的目标光学遥感影像中少量样本进行人工标注，结合已有的目标检测数据集和已有的目标检测模型，通过多次迭代实现样本的半自动标注，得到待构建目标检测数据集样本的初步标注结果； 4构建云样本库：结合云检测方法和ImageMatting图像抠图方法，基于云样本库源数据构建表征云形状及云层能量的云样本库，用于云干扰仿真； 5进行气溶胶和水汽干扰下目标影像仿真：基于大气参数和目标地表反射率影像，通过辐射传输和逆向蒙特卡洛模拟大气的散射和吸收作用，仿真得到气溶胶和水汽干扰下的目标光学遥感影像； 6进行云干扰下的目标光学遥感影像仿真：将云样本库中随机选取云样本，叠加到气溶胶和水汽干扰下的目标光学遥感影像中，并对待构建目标检测数据集样本的初步标注结果进行修正，形成大气干扰下的光学遥感影像目标检测数据集； 所述步骤4具体包括以下步骤： 4a对晴空海表上空云多光谱影像，计算表观反射率影像； 4b基于海表的低反射特性和云层的高反射特性，通过阈值法对云轮廓进行粗提取，得到云像元、非云像元及未知区域； 当某像元近红外波段和红波段表观反射率比值小于时，判断该像元为无云像元： 4 其中，表示近红外波段像元对应的表观反射率；表示红波段像元对应的表观反射率；为阈值，取值为0.7； 当近红外波段某像元与无云像元表观反射率相差大于时，判断该像元为云像元： 5 其中，表示近红外红波段无像元的平均表观反射率；为阈值，取值为0.15； 当一个像元既没有判定为云像元，又没判定为非云像元，则为未知区域； 4c通过ImageMatting图像抠图方法，对云轮廓进行精细提取得到云样本，具体如下： 将云影像中云像元作为前景区域，非云像元作为背景区域，此时云影像表示为： 6 其中，表示云层能量，对于云像元，为1，对于无云像元，为0； 此时，采用计算机图形学中的ImageMatting图像抠图方法，求解未知区域的，即求解泊松方程： 7 其中，，为散度算法，为拉普拉斯算子；对于未知区域中的像元点，代表与最近前景区域像元值，代表与最近背景区域像元值，令=通过泊松方程求解得到；若更新至前景区域或更新至背景区域，通过多次迭代得到未知区域每个像元对应的云层能量值。

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