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龙图腾网恭喜长光卫星技术股份有限公司申请的专利一种高速TDI CCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建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：CN114723952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210181350.7，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种高速TDI CCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建方法与系统是由赵玉玲;邹吉炜设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速TDI CCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建方法与系统在说明书摘要公布了：一种高速TDICCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建方法与系统，属于图像条纹噪声识别技术领域。本发明解决了现有图像暗弱条纹噪声识别方法的效率与准确率低，需通过人工复核辅助完成，且阈值的选取难度大的问题。所述方法包括以下步骤：步骤S1，采集TDICCD相机样本图像数据，对采集的样本图像数据进行人工分类标注；步骤S2，人工分类标注的样本图像数据预处理后得到的二值化图像，将其作为卷积神经网络的输入样本集，此样本集分为训练样本集、验证样本集；步骤S3，构建卷积神经网络分类器，将训练样本集、验证样本集输入到卷积神经网络进行模型训练与参数调优。本发明适用于图像条纹噪声识别技术领域中，对图像中的暗弱干扰条纹进行识别。

本发明授权一种高速TDI CCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种高速TDICCD相机图像暗弱条纹噪声识别的模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集TDICCD相机样本图像数据，对采集的样本图像数据进行人工分类标注；步骤S2，人工分类标注的样本图像数据预处理后得到的二值化图像，将其作为卷积神经网络的输入样本集，此样本集分为训练样本集、验证样本集；步骤S3，构建卷积神经网络分类器，将训练样本集、验证样本集输入到卷积神经网络进行模型训练与参数调优；其中，所述步骤S2中，所述的样本图像数据预处理是基于Sobel算子对样本图像数据进行边缘检测与提取，增强暗弱条纹噪声在图像中的辨识度；设计自适应阈值算法，根据梯度矩阵gx,y自动设置Sobel算子的二值化阈值T，并使gx,yT的像素点置1，gx,y≤T的像素点置0，完成图像的二值化，具体地：在自适应阈值算法中引入中值滤波，选取3×3的像素模板作为阈值判断模板，提取模板窗口内梯度矩阵gx,y的最大值、中值和最小值，取三者均值作为模板窗口内像素点的阈值T，实现Sobel算子的二值化阈值T的自动调整；所述Sobel算子采用水平、垂直、45゜、135゜四组算子模板。

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