西北工业大学;中国人民解放军92578部队韩一娜获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学;中国人民解放军92578部队申请的专利一种基于非参数贝叶斯模型的港口主动声呐回波图像背景抑制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：CN116125451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211438232.6，技术领域涉及：G01S7/527；该发明授权一种基于非参数贝叶斯模型的港口主动声呐回波图像背景抑制方法是由韩一娜;张欢;刘清宇;宋俊设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于非参数贝叶斯模型的港口主动声呐回波图像背景抑制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于非参数贝叶斯模型的声纳回波图像背景抑制方法，主要针对港口环境下声纳回波图像目标检测的背景抑制问题。将机器学习应用于声纳回波图像背景抑制问题，使用非参数贝叶斯模型对声纳回波图像进行背景建模，并利用统计学特性和阈值方法抑制图像的背景混响。相比于参数方法，它能够根据数据样本的实际分布情况自动选择建立混合模型所需的最佳分量数，解决了传统参数模型由混合分量未知引起的过拟合或欠拟合问题。同时，由于非参数贝叶斯方法可以从数据中自动推断建立混合模型所需的统计量，使得建模前对实际数据先验信息的依赖进一步降低，在抑制效果上显著降低了声纳回波图像中背景混响对目标检测的干扰。
本发明授权一种基于非参数贝叶斯模型的港口主动声呐回波图像背景抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非参数贝叶斯模型的声纳回波图像背景抑制方法，其特征在于步骤如下： 步骤1、提取像素序列：对待处理的图像序列，按照像素位置提取所有数据，得到该像素位置上的数据序列； 步骤2、建立模型：对每个像素序列以Gaussian-Wishart分布为先验，建立Gaussian混合背景模型；混合模型中的每一个分量的方差和均值服从Gaussian-Wishart先验的Gaussian分布； 步骤3、训练模型：设置参数，使用Gibbs算法更新模型，迭代次数选择为次，每次迭代均会更新数据属于不同分量的概率，表示每个数据属于分量的概率；迭代完成后，得到一个像素序列关于数据的背景模型； 步骤4、分离目标和混响背景：对训练得到的背景模型，选择对应的均值和标准差，通过门限方法计算目标和混响背景的分离边界，实现目标和混响背景的分离。
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