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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法、设备及介质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：CN120032135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510506413.5，技术领域涉及：G06V10/34；该发明授权一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法、设备及介质是由雷涛;陈桂廷;崔毅;张芸菁;姜吕纪元;李华洋;蒋平;周进设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法、设备及介质，属于图像处理中的目标检测领域。包括：处理单帧图像得到预处理图像；逐像素点进行多尺度形态学膨胀操作，获得每个像素点在每个尺度结构元下的膨胀结果和腐蚀结果；利用膨胀结果和腐蚀结果构造灰度变换指标，并标记灰度变换指标值最小的结构元尺度为最优尺度；计算最优尺度结构元对应像素点的均值；对于每个像素点，利用均值，膨胀结果，以及该像素点灰度构造形态学特征值，并判断该像素点是否为目标。本发明的多尺度形态学操作相比传统方法具有检测概率高，虚警低的特点，能有效缓解灰度局部变化导致的虚警事件。

本发明授权一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度形态学算子的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：读入单帧图像，并进行孤立噪点去除，得到预处理图像； 步骤2：采用多尺度形态学膨胀算子，将步骤1得到的预处理图像逐像素点进行多尺度形态学膨胀操作，获得每个像素点在每个尺度结构元下的膨胀结果和腐蚀结果； 步骤3：对于每个像素点，用步骤2获得的多个结构元尺度下的膨胀结果和腐蚀结果构造灰度变换指标，并标记灰度变换指标值最小的结构元尺度为最优尺度； 步骤4：对于每个像素点，计算步骤3中最优尺度结构元对应像素点的均值； 步骤5：对于每个像素点，利用步骤4获得最优尺度结构元的像素点均值，该最优尺度结构元的膨胀结果，以及该像素点灰度构造形态学特征值，并判断当前像素的形态学特征值是否大于指定阈值，若小于则认为该像素点是背景或拖尾恒星信息，将该点的分割结果置为零；如果形态学特征值大于指定阈值则认为该像素点为目标，标记该点的二值分割结果非零，从而实现对目标的二值化分割检测； 步骤3的具体步骤为： 步骤3.1：用膨胀结果和腐蚀结果构造一个局部灰度变换指标，将该局部灰度变换指标最小的值对应的结构元尺度定义为最优尺度，最优尺度表示为： ； 其中，表示取自变量； 步骤5的具体步骤为： 步骤5.1：形态学特征值定义如下： ； 其中，代表像素点的灰度，和分别为最优尺度结构元的膨胀结果和腐蚀结果； 步骤5.2判断当前像素点的形态学特征值与指定阈值大小，若特征值大于指定阈值，则认为该像素点为目标，否则认为是背景或长拖尾恒星。

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