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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法及系统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：CN120451802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510948313.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法及系统是由王建园;张越;陈金宝;肖宇翔;石东浩;邓骊骁;罗煜乔设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法及系统，涉及红外海面船舰目标检测技术领域，包括获取目标红外海面图像；根据梯度域处理、梯度场复原、导向滤波处理和大气散射模型，构建基于梯度域的鱼鳞波抑制算法；根据基于梯度域的海面鱼鳞波抑制算法和检测模型，构建抗鱼鳞波干扰的红外船舰目标检测模型；将目标红外海面图像输入至抗鱼鳞波干扰的红外船舰目标检测模型中，得到船舰目标识别结果。本发明实现了对海面鱼鳞光杂波的抑制，提高了目标区域的对比度、复杂环境下船舰目标识别精度和抗干扰能力。

本发明授权一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抗鱼鳞波干扰的红外海面船舰目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标红外海面图像； S2、根据梯度域处理、梯度场复原、导向滤波处理和大气散射模型，构建基于梯度域的鱼鳞波抑制算法； S3、根据基于梯度域的海面鱼鳞波抑制算法和检测模型，构建抗鱼鳞波干扰的红外船舰目标检测模型； S4、将目标红外海面图像输入至抗鱼鳞波干扰的红外船舰目标检测模型中，得到船舰目标识别结果；所述船舰目标识别结果包括：目标类别、位置和预测概率； S2中根据梯度域处理、梯度场复原、导向滤波处理和大气散射模型，构建基于梯度域的鱼鳞波抑制算法，具体包括： S201、获取历史红外海面图像和历史船舰目标识别结果； S202、根据Scharr算子、梯度域变换方程、累积分布函数和泊松方程，对历史红外海面图像依次进行梯度域处理和梯度场复原，得到梯度场复原图像； S203、采用引导滤波方程，对梯度场复原图像进行导向滤波处理，得到导向滤波处理图像； S204、采用大气散射模型，增强导向滤波处理图像的对比度，得到历史船舰目标识别结果； S202中根据Scharr算子、梯度域变换方程、累积分布函数和泊松方程，对历史红外海面图像依次进行梯度域处理和梯度场复原，得到梯度场复原图像，具体包括： 采用Scharr算子对历史红外海面图像进行梯度计算，得到原始梯度场的梯度幅值； 基于原始梯度场的梯度幅值，设置最小梯度阈值，确定目标区域； 采用梯度域变换方程，对目标区域进行动态范围压缩，得到变换梯度幅值； 通过累积分布函数映射变换梯度幅值后，采用变换梯度幅值，构建新梯度场； 采用泊松方程，将新梯度场的梯度域转换为空间域图像，得到梯度场复原图像； 所述原始梯度场的梯度幅值的表达式为： ； 其中，表示图像的梯度幅度，即梯度向量的大小，为横向方向，为纵向方向，为水平方向上的梯度分量，为垂直方向上的梯度分量； 所述梯度域变换方程为： ； 其中，为梯度幅度经梯度域变换后的新梯度幅值，为最大梯度幅值，为最小梯度阈值，为最大梯度阈值，为对数函数。

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