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龙图腾网获悉福州大学申请的专利NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测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：CN115471660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211168683.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法是由廖一鹏;施雯玲;许志猛设计研发完成，并于2022-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种NSST域红外目标分割及改进SURF匹配的浮选泡沫表面流速检测方法，首先，对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解，在多尺度域构建图割的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行SURF特征点检测和定位，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。应用本技术方案可实现减少噪声影响，提升分割精度。在NSST域改进SURF的特征方向确定和特征点描述方法，不仅极大提升运算效率和匹配精度，还提高算法整体的鲁棒性。

本发明授权NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法在权利要求书中公布了：1.NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： Step1：抽取时间间隔为Δt的连续两帧泡沫红外图像It和It+1，对It和It+1进行NSST多尺度分解，分别得到1个低通子带图像和k个尺度高频子带，各尺度高频子带再分解为l个方向子带； Step2：对It和It+1的低频图像构建亮度约束项，同时对低频图像进行分数阶微分显著性检测，然后构建显著性约束项； Step3：对It和It+1的k个尺度高频子带，根据系数的尺度相关性进行噪声去除，然后构建边界约束项； Step4：构造一个包含亮度约束项、显著性约束项以及边界约束项的图割能量函数，然后利用最大流最小割算法求解能量函数的最小值，实现合并、破碎气泡的分割； Step5：对It和It+1分割后的背景区域进行SURF尺度空间极值提取以及特征点检测； Step6：在多尺度高频子带以特征点所在位置为圆心，计算扇形内所有点的尺度相关系数Corri,j的总和，然后旋转扇形使其遍历整个圆形区域，将Corri,j总和最大值的扇形的方向作为特征点主方向； Step7：以特征点为中心旋转坐标轴到主方向后，将周边领域划分为16个子区域，计算每一点的8个方向的尺度系数之和Cli,j，然后统计每个子区域的8个方向的系数和，将每个方向的系数和作为特征向量，得到一个128维的特征描述符； Step8：对It和It+1分割后的背景区域进行特征点匹配，并采用RANSAC算法剔除误匹配点； Step9：对It和It+1的N对匹配点，它们在It和It+1的位置分别为和通过计算该点的水平流动速度以及垂直流动速度计算平均水平流动速度vx和平均垂直流动速度vy； Step10：计算当前的泡沫平均流动速度和方向，假设前一时刻检测的水平流动速度为vx'，垂直流动速度为vy'，计算当前的水平流动加速度ax和垂直流动加速度ay，计算流动速度和方向的无序度。

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