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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算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：CN119992147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510105046.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法是由王辛迪;毛志远;汪晶;付裕;谢燕妮设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法，及其对应的装置。该方法包括：一、对包含天空和云层的原始图像P0进行预处理，得到对应不同色彩空间的灰度图像H1、HSV图像P1、Lab图像P2，以及颜色增强图像E1和灰度增强图像E2；二、将P0划分为多个超像素区域，然后结合H1、P1、P2、E1、E2的特性信息，对背景进行排除；并对属于云层或天空的超像素区域进行逐步合并；三、提取超像素区域的S通道和Lab色彩空间三通道的值，生成四维特征向量，并输入到K‑means算法中进行聚类。四、根据K‑means算法的聚类结果计算云量密度。本发明解决了现有传统图像分割技术难以处理天空与云层的图像分割任务的问题。

本发明授权结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法在权利要求书中公布了：1.一种结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法，其特征在于，其包括： 获取原始的RGB图像P0，将其分别转换到HSV、GREY和Lab色彩空间，得到对应的HSV图像P1、灰度图H1和Lab图像P2；对P1的S通道进行直方图均衡化并对V通道取对数，得到颜色增强图像E1；提取H1中的纹理特征得到纹理特征图F1，对F1进行形态学操作得到轮廓掩码Mask1；识别出P1中高光照区域并降低对应区域像素的V通道的强度；再叠加Mask1后转换为灰度图像，得到灰度增强图像E2； 对P0进行SLIC超像素分割，然后先结合H1对分割出的超像素区域进行背景识别；再将排除背景后的超像素区域的空间分布转换为邻接图，在邻接图上分别结合F1、E1、E2进行基于纹理差异度、颜色差异度和灰度差值的区域合并；接着，提取云层边缘的特征，合并边缘中不清晰的超像素区域；并将云层边缘和内部的孤立区域进行合并； 从P1和P2中提取经过多轮合并后的每个超像素区域对应的S通道和Lab色彩空间三通道的值，生成对应的四维特征向量并输入到K‑means算法中进行聚类；从聚类结果中提取云层掩码Mask0；计算Mask0中云层所属区域在云层和天空的总区域中的面积占比，即为云量密度。

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