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龙图腾网获悉河海大学;新平褚氏农业有限公司申请的专利一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正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：CN114187189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111326207.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正方法是由李勇;席顺忠;葛莹;袁晓慧;庄翠珍设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正方法，先执行暗角改正；再对影像做直方图对比度拉伸；接着利用SIFT算子对参考影像和直方图对比度拉伸后的影像做特征匹配，得到匹配点对；然后基于匹配点对的像素值，根据RANSAC算法做线性回归，建立线性校正模型；最后应用线性校正模型，对待校正影像做辐射一致性校正，并对校正后的影像做双边滤波，去除噪声点；设计方案克服了传统校正方法因不能有效的在低照度影像中获取足量同名点，而无法开展影像间辐射信息校正的弊端；同时该建模方法具有较强的鲁棒性，有效的抵抗影像中的噪声点干扰，能够使得一个架次内的上千张无人机影像辐射条件趋于一致，消除因地物强反光和光照强度剧烈变化造成的影像失真问题；从而为后续遥感定量化研究提供坚实的数据支撑。

本发明授权一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行器多光谱影像辐射一致性校正方法，其特征在于：基于飞行器在各预设飞行高度下分别对目标类型区域拍摄所获得的多光谱参考影像，针对该飞行器在与多光谱参考影像拍摄相同架次飞行、各预设飞行高度下拍摄所获目标类型区域的各幅待校正多光谱影像，实现辐射一致性校正；校正方法包括分别针对各幅待校正多光谱影像，执行如下步骤A至步骤G；步骤A.应用辐射状暗角改正模型对待校正多光谱影像进行暗角改正，更新待校正多光谱影像，然后进入步骤B；步骤A中辐射状暗角改正模型定义如下式：Lx,y＝Vx,y×Px,y其中x,y为多光谱影像中像素的坐标，Lx,y为多光谱影像经暗角改正后x,y坐标的像素值，Vx,y为暗角补偿的增益函数定义如下式：Vx,y＝1+k0r+k1r2+....+k4r5+k5r6其中，k0,k1,....,k4,k5为光学参数，这些和硬件相关的参数由厂商给定，可以在影像元数据信息中读取,r为多光谱影像中x,y坐标像素点到补偿中心的像素距离，计算公式如下所示： 其中CenterX和CenterY是暗角补偿的影像中心；步骤B.针对待校正多光谱影像进行直方图对比度拉伸处理，获得待校正多光谱拉伸影像，然后进入步骤C；步骤C.利用SIFT算法识别待校正多光谱拉伸影像中的各个特征点，并提取该各特征点分别所对应的特征向量，然后进入步骤D；步骤D.基于预先按步骤C方法所获与待校正多光谱影像所对应飞行高度相同的多光谱参考影像中的各个特征点、以及该各特征点分别所对应的特征向量，通过两两特征点之间欧式距离的比较，获得待校正多光谱拉伸影像中与该多光谱参考影像中彼此相匹配的各个特征点组，进而获得相对应的各个特征点位置组，然后进入步骤E；步骤E.分别针对各个特征点位置组，获得与待校正多光谱影像所对应飞行高度相同的多光谱参考影像中对应特征点位置组中相应位置的像素值，作为参考像素值，以及获得待校正多光谱影像中对应特征点位置组中相应位置的像素值，作为待校正像素值，并由待校正像素值与参考像素值组合构成该特征点位置组所对应的像素拟合样本组；进而获得各特征点位置组分别所对应的像素拟合样本组，然后进入步骤F；步骤F.基于各像素拟合样本组中待校正像素值与参考像素值之间的对应关系，按随机抽样一致性算法RANSAC，针对预设模型进行数据拟合，构成飞行器对应与待校正多光谱影像的飞行高度的影像辐射一致性校正模型，然后进入步骤G；步骤G.应用影像辐射一致性校正模型，针对待校正多光谱影像中各个位置的像素值进行校正更新，获得待校正多光谱影像所对应的多光谱校正影像，然后进入步骤H；步骤H.针对多光谱校正影像进行双边滤波处理，更新多光谱校正影像。

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