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龙图腾网获悉中国科学院上海技术物理研究所申请的专利图像中的强光区域检测方法、系统、介质、设备及终端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：CN114638785B 。

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：202210148004.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像中的强光区域检测方法、系统、介质、设备及终端是由饶鹏;苏悦琪;陈忻设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像中的强光区域检测方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种图像中的强光区域检测方法、系统、介质、设备及终端，包括：对相机获取的图像进行预处理完成像素灰度值归一化后，对图像进行分块处理，计算图像灰度值特征，采用PCA方法对图像特征进行降维处理；将图像特征输入图像分类器模型中，进行图像强光与非强光类型的判定；针对分类为强光类型的图像，利用图像块的灰度特征信息确定图像强光区域的位置与大小，完成图像中的强光区域检测与定位。本发明将机器学习图像分类算法与传统图像处理方法相结合，在提高强光图像检测效率与准确度的同时，完成了图像强光区域的定位。本发明使用了PCA主成分分析的方法对图像特征进行优化，简化了模型的运算过程。

本发明授权图像中的强光区域检测方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种图像中的强光区域检测方法，其特征在于，所述图像中的强光区域检测方法包括以下步骤： 步骤一，相机获取待检测区域的图像数据； 步骤二，对获取的图像进行预处理，完成图像像素灰度值的归一化； 步骤三，对预处理后的图像进行分块处理，对每个图像块进行灰度值特征的计算，整合成整幅图像的特征数据，采用PCA方法对图像特征进行降维处理； 步骤四，将图像特征值输入已训练的图像分类器中，完成图像强光和非强光类型的判定； 步骤五，针对分类成强光类型的图像，利用图像分块后计算的图像块灰度值特征信息，进行图像强光区域的定位； 步骤六，根据图像类型的检测结果与强光区域的定位结果，进行图像强光区域的连通域检测，确定强光区域的大小，在图像上显示相关信息； 所述步骤三中的图像分块以及图像特征计算过程包括： 对于完成预处理后的图像进行分块处理，将尺寸为[n，m]的图像I均匀分割成M个[k，k]图像块，为整数，分割后的图像块标记为Ijx，y，j＝1，2，…，M，对每个图像块进行以下四个图像灰度特征值的计算，包括： 图像块像素灰度值的最大值：fj1＝[Ijx，y]max； 图像块像素灰度值的均值：； 图像块中灰度值饱和的像素占比： ； 图像块中灰度值大于70％饱和值的像素占比： ； 组合构成每个图像块的灰度特征向量Fj＝{fj1，fj2，fj3，fj4}，j＝1，2，…，M。

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