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龙图腾网获悉山东捷瑞数字科技股份有限公司申请的专利一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理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：CN120726072B 。

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：202511194567.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理方法是由王涛;柳紫涵;赵影;刘兆伟;安士才;孙德宝;杨斌;付奇;赵磊设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理方法，包括以下步骤：S1、获取区域地图影像切片数据；S2、对所述区域地图影像切片数据进行自适应白边检测，识别出白边区域；S3、对所述白边区域进行透明度转换处理，并生成的PNG格式的图像文件；S4、将所述PNG格式的图像文件进行存储操作，并存储到原始图像文件所在的指定目录中；S5、通过地球模型对所述PNG格式的图像文件进行显示，同时进行叠加覆盖处理；本发明在使用时，构建一套高效且智能的自动化处理管线，将传统方案中繁琐且耗时的人工操作环节彻底转化为高度程序化的自动化流程，从而大幅提升整体工作效率，减少人为误差，提高数据处理的一致性和稳定性。

本发明授权一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种三维地图多级影像切片白边自动透明化处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取区域地图影像切片数据； S2、对所述区域地图影像切片数据进行自适应白边检测，识别出白边区域； S3、对所述白边区域进行透明度转换处理，并生成的PNG格式的图像文件； S4、将所述PNG格式的图像文件进行存储操作，并存储到原始图像文件所在的指定目录中； S5、通过地球模型对所述PNG格式的图像文件进行显示，同时进行叠加覆盖处理； 在步骤S1中，获取区域地图影像切片数据的方法为： 所述获取区域地图影像切片数据，获取特定区域的非全球范围的地图影像切片，所述区域地图影像切片数据为JPG格式，存储在预先设定的目录中，采用图像信息熵对无效和空白地图数据进行筛选，表达式： ， 式中，表示图像的信息熵，代表输入的图像数据，是求和符号表示遍历灰度值从0到255的所有可能，表示图像中灰度值为的像素出现的概率，表示以2为底的对数，表示遍历的灰度值变量取值范围0-255； 在步骤S2中，对所述区域地图影像切片数据进行自适应白边检测，识别出白边区域的方法为： 对全部所述影像切片数据进行逐一遍历处理，在遍历处理中，针对每张所述影像切片数据的四个边界区域，具体包括图像的上边缘、下边缘、左边缘和右边缘，执行全面的像素级初始化扫描检测，在所述像素级初始化扫描检测过程中，采用可灵活配置的RGB颜色阈值参数作为判断标准，所述RGB颜色阈值参数的默认值设定为0.95，换算成8位RGB色彩空间约相当于240255的亮度值，通过所述RGB颜色阈值，判定每个被扫描像素点是否满足白色像素的定义条件，在所述像素级初始化扫描检测过程中，优先处理所述影像切片数据的边界区域像素，采用逐行扫描的方式对四条边缘进行独立检测，在所述独立检测过程中，记录每个被识别为白色像素点的坐标位置及其RGB数值，同时，通过内置的容错机制，在遇到接近阈值但未完全达到标准的像素时，采用归一化余弦相似度函数执行二次验证，表达式： ， 式中，表示最终计算的余弦相似度值，表示图像中坐标为的像素点的RGB颜色向量，表示标准白色的RGB向量，定义为，表示将和对应通道的数值相乘后求和，表示向量的2-范数，表示标准白色向量的2-范数，在，，则视为白色像素点； 在步骤S2中，对所述区域地图影像切片数据进行自适应白边检测，识别出白边区域的方法为： 所述遍历处理流程中，在识别出图像边缘区域存在符合白边判定条件的白色像素时，启动像素坐标采集机制，通过像素扫描算法实时捕获目标白色像素在图像矩阵中的位置坐标x、y，并将所述位置坐标x、y以毫秒级响应速度存入预先分配的内存队列结构中，所述内存队列结构时经过特殊优化的先进先出队列采用环形缓冲区设计，所述遍历处理流程中，引入与原始图像尺寸对应的二维状态标记矩阵，所述二维状态标记矩阵采用位压缩存储技术，每个白色像素点以1bit的存储空间记录处理状态，在其中一个白色像素点被成功识别并加入处理队列后，同步更新所述二维状态标记矩阵中对应位置的状态标志，通过内置异常处理机制，在遇到特殊情况时，自动进行状态回滚和错误恢复，所述像素级初始化扫描检测后，启动泛洪填充过程，表达式： ， 式中，表示在时刻图像矩阵中坐标为位置的某种状态量，是偏导数符号表示随时间的变化率，是一个系数用于控制泛洪填充的速度、范围扩展的快慢，是求和符号代表对后面括号内的内容进行累加计算，表示对坐标的四邻域像素点进行遍历求和，是像素点上、下、左、右四个相邻的像素位置，是四个邻域位置中每个位置的坐标，表示坐标为的像素点是否为白色像素的标识函数，的值为1说明该像素是白色像素点，的值为0说明该像素不是白色像素点，是对邻域像素点当前状态的一种运算，接近0说明该邻域像素点还未被处理，接近1说明该邻域像素点已被处理，所述泛洪填充过程将从所述边缘白色像素点出发，逐步且有序地扩展其检查范围，检查每个白色像素点的四邻域，通过设计whiteThreshold参数，在0.8到1.0之间灵活调节，处理在不同光照条件下白边存在差异的情况； 在步骤S3中，对所述白边区域进行透明度转换处理，并生成的PNG格式的图像文件的方法为： 通过遍历所述区域地图影像切片数据，转换为支持Alpha通道的ARGB32格式，在转换过程中，采用基于像素坐标的精确遍历机制，逐个检查每个像素点的RGB值，对于符合RGB阈值条件的像素点，强制性地将其Alpha通道值设置为0，使符合RGB阈值条件的像素点达到完全透明，形成透明区域，同时，对于所述区域地图影像切片数据中不属于白边区域的像素点，则保留其原始的RGB值，并将Alpha通道值设置为255，在检查到像素点的RGB值处于230到240之间的区域时，通过引入了线性插值算法，通过动态计算RGB值处于230到240之间的临界像素点的Alpha值，定义所述临界像素点亮度中心度量值，基于亮度线性插值计算透明度，使所述临界像素点在30到200的范围内平滑变化，表达式： ， 式中，表示在图像坐标处像素点经过计算后的Alpha通道值，表示Alpha通道值的最大值，表示Alpha通道值的最小值，表示坐标处像素的红色通道分量值，表示坐标处像素的绿色通道分量值，表示坐标处像素的蓝色通道分量值，是计算像素点的亮度相关值，是在前一步平均亮度基础上减去230，表示归一化、调整计算尺度； 在步骤S3中，对所述白边区域进行透明度转换处理，并生成的PNG格式的图像文件的方法为： 所述线性插值算法不仅考虑单个像素的色彩特征，还综合分析所述临界像素点周边8邻域像素的整体分布规律，生成的透明度梯度符合自然光照衰减特性，表达式： ， 式中，表示在坐标处通过线性插值算法计算得到的与透明度梯度等相关的结果值，是一个权重系数，是对邻域像素坐标范围的限定，是当前像素右侧相邻像素的坐标，是当前像素左侧相邻像素的坐标，是当前像素下方相邻像素的坐标，是当前像素上方相邻像素的坐标，是当前像素右下角相邻像素的坐标，是当前像素右上角相邻像素的坐标，是当前像素左下角相邻像素的坐标，是当前像素左上角相邻像素的坐标，表示坐标为的像素点的白色相关特征值，在所述线性插值算法处理过程中，同时，采用双线性滤波算法对过渡区域进行平滑处理。

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