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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120451802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510948313.8，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法及系統是由王建園;張越;陳金寶;肖宇翔;石東浩;鄧驪驍;羅煜喬設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法及系統，涉及紅外海面船艦目標檢測技術領域，包括獲取目標紅外海面圖像；根據梯度域處理、梯度場復原、導向濾波處理和大氣散射模型，構建基于梯度域的魚鱗波抑制算法；根據基于梯度域的海面魚鱗波抑制算法和檢測模型，構建抗魚鱗波干擾的紅外船艦目標檢測模型；將目標紅外海面圖像輸入至抗魚鱗波干擾的紅外船艦目標檢測模型中，得到船艦目標識別結果。本發明實現了對海面魚鱗光雜波的抑制，提高了目標區域的對比度、復雜環境下船艦目標識別精度和抗干擾能力。

本發明授權一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種抗魚鱗波干擾的紅外海面船艦目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取目標紅外海面圖像； S2、根據梯度域處理、梯度場復原、導向濾波處理和大氣散射模型，構建基于梯度域的魚鱗波抑制算法； S3、根據基于梯度域的海面魚鱗波抑制算法和檢測模型，構建抗魚鱗波干擾的紅外船艦目標檢測模型； S4、將目標紅外海面圖像輸入至抗魚鱗波干擾的紅外船艦目標檢測模型中，得到船艦目標識別結果；所述船艦目標識別結果包括：目標類別、位置和預測概率； S2中根據梯度域處理、梯度場復原、導向濾波處理和大氣散射模型，構建基于梯度域的魚鱗波抑制算法，具體包括： S201、獲取歷史紅外海面圖像和歷史船艦目標識別結果； S202、根據Scharr算子、梯度域變換方程、累積分布函數和泊松方程，對歷史紅外海面圖像依次進行梯度域處理和梯度場復原，得到梯度場復原圖像； S203、采用引導濾波方程，對梯度場復原圖像進行導向濾波處理，得到導向濾波處理圖像； S204、采用大氣散射模型，增強導向濾波處理圖像的對比度，得到歷史船艦目標識別結果； S202中根據Scharr算子、梯度域變換方程、累積分布函數和泊松方程，對歷史紅外海面圖像依次進行梯度域處理和梯度場復原，得到梯度場復原圖像，具體包括： 采用Scharr算子對歷史紅外海面圖像進行梯度計算，得到原始梯度場的梯度幅值； 基于原始梯度場的梯度幅值，設置最小梯度閾值，確定目標區域； 采用梯度域變換方程，對目標區域進行動態范圍壓縮，得到變換梯度幅值； 通過累積分布函數映射變換梯度幅值后，采用變換梯度幅值，構建新梯度場； 采用泊松方程，將新梯度場的梯度域轉換為空間域圖像，得到梯度場復原圖像； 所述原始梯度場的梯度幅值的表達式為： ； 其中，表示圖像的梯度幅度，即梯度向量的大小，為橫向方向，為縱向方向，為水平方向上的梯度分量，為垂直方向上的梯度分量； 所述梯度域變換方程為： ； 其中，為梯度幅度經梯度域變換后的新梯度幅值，為最大梯度幅值，為最小梯度閾值，為最大梯度閾值，為對數函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市秦淮區御道街29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。