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龙图腾网获悉中国地质大学(北京);中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种顾及波段相关性的SDGSAT-1微光影像噪声自动去除的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：CN121329806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511409044.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种顾及波段相关性的SDGSAT-1微光影像噪声自动去除的方法是由王娇;陈伟;曹艺;陆尘;贾俊红;郭潇阳;王晓伟;李杨设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及波段相关性的SDGSAT-1微光影像噪声自动去除的方法在说明书摘要公布了：本发明属于卫星遥感数据处理技术领域，尤其涉及一种顾及波段相关性的SDGSAT‑1微光影像噪声自动去除的方法。将全色影像、多光谱影像的背景区域分别采样到对方空间分辨率作为掩膜图像，统一两类影像的背景区域；识别全色影像中包含暗电流噪声、椒盐噪声的区域，利用该区域去除全色和多光谱影像中的噪声；进一步分波段识别多光谱影像中孤立的低值像素，去除多光谱影像中仍存在的暗电流噪声、椒盐噪声；识别全色影像的潜在条纹噪声，通过匹配相邻分块的共线线段对以获得条纹噪声方向，并确定最优噪声方向；利用噪声邻域像素值修复噪声。可实现更高精度的微光数据去噪，提升效果和自动化水平，为城市空间结构解析、社会经济指标测算等提供高质量数据基础。

本发明授权一种顾及波段相关性的SDGSAT-1微光影像噪声自动去除的方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及波段相关性的SDGSAT-1微光影像噪声自动去除的方法，其特征在于，包括以下步骤： 将全色影像、多光谱影像的背景区域分别采样到对方空间分辨率作为掩膜图像，利用掩膜图像统一两类影像的背景区域；识别全色影像中包含暗电流噪声、椒盐噪声的区域，利用该区域去除全色和多光谱影像中的噪声；进一步分波段识别多光谱影像中孤立的低值像素，去除多光谱影像中仍存在的暗电流噪声、椒盐噪声；根据条纹噪声像素值低、宽度有限及走向一致的特征，初步识别全色影像中潜在的条纹噪声；分块检测潜在条纹噪声中存在的直线段，通过匹配相邻分块的共线线段对以获得条纹噪声方向；在噪声方向的邻域区间内构造线段并计算噪声占比，缩小区间和步长以逐步搜索条纹噪声的最优方向；以全色影像边缘像素为起点、沿最优噪声方向检测条纹噪声，利用噪声邻域像素值修复噪声； 具体包括以下步骤： S1，检测含红、绿、蓝波段的SDGSAT-1多光谱影像各波段像素值均为1的背景区域，将该背景区域重采样至10m分辨率以生成二值掩膜，用于更新SDGSAT-1全色影像PL、PH、HDR波段的背景区域，进一步检测全色影像的背景区域，将其重采样至40m分辨率以生成另一二值掩膜，用于更新所述多光谱影像的背景区域； S2，分别检测所述全色影像PL波段、PH波段的暗电流噪声和椒盐噪声，提取两个波段的共同噪声区域，对所述共同噪声区域进行腐蚀处理后，去除所述全色影像各波段对应区域的噪声像素，再将所述共同噪声区域重采样至40m分辨率，去除所述多光谱影像各波段对应区域的噪声； S3，对所述多光谱影像的红波段，实施阈值分割以去除暗电流噪声，采用八邻域分析去除椒盐噪声，采用相同方法分别对所述多光谱影像的绿波段、蓝波段进行去噪； S4，逐个扫描全色影像HDR波段的背景像素，当背景像素的八邻域满足以下条件时标记为潜在条纹噪声：八邻域内值为1的像素数量在3-5范围内、各行各列的背景像素均邻接、每行背景像素的最大及最小列坐标值单调递增或递减； S5，将标记潜在条纹噪声的影像图划分为1024×1024像素的非重叠影像块，对各影像块执行霍夫变换检测线段，筛选相邻影像块间斜率差绝对值小于0.01、坐标差绝对值小于15的线段对，计算各线段对的潜在噪声覆盖度，选取覆盖度最高的5组线段对进行斜率相似性分析，将出现频率最高的斜率作为初步条纹噪声方向； S6，在所述初步条纹噪声方向为中心、向正负方向各偏移0.2的区间和对应起点区间内，分别以0.1和1为步长遍历参数组合，计算各组合的噪声覆盖度并确定初步最优斜率；在所述初步最优斜率为中心、向正负方向各偏移0.1的区间和调整后的起点区间内，分别以0.01和1为步长进行二次遍历，确定条纹噪声最优方向； S7，以所述全色影像边缘像素为起点，沿所述条纹噪声最优方向绘制线段并筛选噪声线段；对所述全色影像的HDR波段基于线段上低值像素的空间关系、聚集程度及大小关系检测条纹噪声，采用3×4邻域内非条纹噪声像素的75%分位数值替换条纹噪声像素值；对所述全色影像PL、PH波段重复上述条纹噪声检测与修复步骤。

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