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龙图腾网获悉上海云钠信息科技有限公司申请的专利一种无人机航拍图像的道路区域智能提取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：CN120182939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510655111.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种无人机航拍图像的道路区域智能提取系统是由林智勇设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机航拍图像的道路区域智能提取系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种无人机航拍图像的道路区域智能提取系统，系统包括：图像噪声滤波模块，分析输入无人机航拍图像的频率域信息，识别目标噪声模式，对无人机航拍图像进行滤波。本发明中，通过将频率域噪声分析与陷波滤波相结合，在保留道路边缘锐度的同时抑制高频噪声与周期性干扰，提升低对比度道路区域的可见性；引入局部像素光谱离散度计算并与形态参数动态融合，结合方向一致性与长宽比约束，增强对破碎化非铺装道路的连通性感知能力，降低形态多变地形下的断裂误判；采用归一化植被指数与多波段反射率联合建模，通过蓝光波段标准差排除水体反光干扰，构建非道路地物干扰区的空间掩膜。

本发明授权一种无人机航拍图像的道路区域智能提取系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机航拍图像的道路区域智能提取系统，其特征在于，所述系统包括： 图像噪声滤波模块，分析输入无人机航拍图像的频率域信息，识别目标噪声模式，对无人机航拍图像进行滤波，得到滤波后图像数据； 光谱离散度计算模块，基于所述滤波后图像数据，划分无人机航拍图像为多个局部区域块，计算每个区域块内像素颜色值的局部像素光谱离散度值；将各区域块的所述局部像素光谱离散度值与预设离散度阈值进行比较判断，标记低于预设离散度阈值的区域，建立低光谱离散区域图； 道路连通性分析模块，基于所述低光谱离散区域图，识别连通组件，获取连通区域形态参数，依据所述连通区域形态参数，合并低光谱离散组件，生成候选非铺装道路段； 道路区域约束精炼模块，基于所述滤波后图像数据，识别植被覆盖区和水体区，建立非道路地物干扰区，将所述候选非铺装道路段与所述非道路地物干扰区进行空间位置比对，移除与所述非道路地物干扰区重叠的道路段，并连接剩余道路段，得到道路网络； 所述滤波后图像数据的获取步骤为： 将输入无人机航拍图像的像素矩阵通过二维快速傅里叶变换转换为频率域复数矩阵，提取频率域复数矩阵的实部分量、虚部分量及幅度谱分量，生成包含幅度谱峰度、相位谱方差和频率能量分布密度的频率域信息； 基于所述频率域信息，遍历幅度谱分量中超过平均幅度值3倍标准差的异常峰值区域，分析异常峰值区域的坐标位置、半峰全宽和幅度衰减梯度，根据坐标位置筛选噪声对应的频谱特征簇，识别目标噪声模式； 根据所述目标噪声模式，在幅度谱分量的异常峰值坐标处设置陷波滤波器组，配置每个陷波滤波器的中心频率为异常峰值的横纵坐标值，带宽参数为半峰全宽值的1.5倍，衰减强度为幅度衰减梯度的倒数，对频率域复数矩阵进行滤波后执行逆傅里叶变换，得到滤波后图像数据； 所述局部像素光谱离散度值的获取步骤为： 将滤波后图像数据以16×16像素为基本单元划分网格，设置相邻网格的滑动步长为8像素，生成局部区域块集合； 基于所述局部区域块集合，提取每个区域块内所有像素在RGB颜色空间的R、G和B三个通道的数值，计算每个通道的均值、标准差、最大值与最小值，生成各区域块的颜色均值向量、颜色标准差向量、颜色最大值向量和颜色最小值向量； 基于颜色标准差向量、颜色最大值向量和颜色最小值向量，计算局部像素光谱离散度值； 所述低光谱离散区域图的获取步骤为： 遍历所有局部区域块的局部像素光谱离散度值集合，将每个区域块的局部像素光谱离散度值与预设离散度阈值进行逐项比对，判定局部像素光谱离散度值小于预设离散度阈值的区域块，生成初步标记区域索引集合； 基于所述初步标记区域索引集合，对相邻标记区域进行空间连通性分析，合并边界距离小于2像素的标记区域，剔除面积小于10像素的孤立标记区域，生成优化标记区域索引集合； 基于所述优化标记区域索引集合，将标记区域的坐标映射至原始图像像素矩阵，填充标记区域和非标记区域，生成低光谱离散区域图。

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