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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别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：CN119625345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411728403.8，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别方法是由王泽辉;冯向朋;刘科为;王一豪;陈军宇;程娟;赵航;张耿;王爽;李思远;刘学斌设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别方法，解决了干涉图像识别污染物过程中污染物表征不明显且易受到寄生像干扰导致污染物识别不准确的问题，其方法包括以下步骤：首先对干涉图像的干涉维进行多项式拟合以校正图像信号，并计算干涉维和幅宽维的校正系数；然后通过相对辐射校正处理消除图像中的寄生像干扰。接着利用Haar小波变换分解图像为不同频率成分，获取垂直边缘信息图像并计算特征强度，筛选出具有较高特征强度的区域识别为污染物。最后，通过坐标还原将污染物的位置映射回原始干涉图像。本发明能快速、精准识别干涉图像中的污染物，不仅有助于提升干涉图像的质量评估，还能为后续的数据分析和决策提供可靠依据。

本发明授权一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于寄生像干扰消除的干涉图像污染物识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、干涉图像沿干涉维进行多项式拟合； 对干涉图像IH,W沿干涉维H进行多项式拟合，得到拟合后的干涉图像I′H,W，其中，干涉维H表示行数；幅宽维W表示列数； 步骤2、计算干涉图像I′H,W的干涉维校正系数kH； 步骤3、计算干涉图像I′H,W的幅宽维校正系数kW； 步骤4、通过干涉维校正系数kH和幅宽维校正系数kW对干涉图像IH,W进行相对辐射校正，得到消除寄生像干扰的干涉图像I″； 步骤5、利用Haar小波对消除寄生像干扰的干涉图像I″进行小波变换，将干涉图像I″分解为不同频率成分，获取垂直边缘信息图像cV； 步骤6、计算垂直边缘信息图像cV中每个像素点的幅度，从而得到垂直边缘信息图像cV中每个像素点的特征强度；对每一列像素点的特征强度进行排序，选择排序后的第t分位数作为特征强度基准，60％≤t≤80％； 步骤7、对垂直边缘信息图像cV中的各个像素点的特征强度进行逐列处理，将特征强度大于特征强度基准预设倍数的像素点识别为初始污染物； 步骤8、将初始污染物的坐标还原至干涉图像IH,W的坐标中，则得到四个像素点坐标，选择其中像素值最小的像素点，识别其为干涉图像IH,W的最终污染物；完成干涉图像污染物识别。

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