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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割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：CN116129159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211595819.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法是由曾曙光;胡承鑫;郑胜;罗志会;黄瑶;曾祥云设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法在说明书摘要公布了：基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法，首先，对原始雷达图像进行Frost滤波实现图像全局噪声抑制；其次，基于水平集方法对Frost滤波后的图像进行图像分割，初步获取疑似目标感兴趣区域；然后，采用面积滤波提取最大连通域，得到目标感兴趣区域；最后，利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。本发明基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法的正确率较高，可以有效改善实际情况中SAR图像很难具有足够高的分辨率，导致传统图像分割算法很难分割出只包含一个散射中心的区域的技术问题。

本发明授权基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法在权利要求书中公布了：1.基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：对SAR雷达图像进行Frost滤波，实现图像全局噪声抑制； 步骤2：基于水平集方法LSM进行图像分割，初步获取疑似目标ROI区域； 步骤3：采用面积滤波，保留最大连通域去除干扰目标，得到目标ROI区域； 步骤4：利用局部密度聚类LDC算法检测散射中心并进行区域分割； 所述步骤1具体如下： 设SAR雷达图像是一个平稳过程且斑点噪声是乘性噪声，其数学模型为： Si,j＝S0i,j·N0i,j； 式中，Si,j为观测到的图像；S0i,j为不含噪声的图像；N0i,j表示斑点噪声； 在滤波窗口Skl大小为2N+1×2N+1时，Frost滤波结果为： Dkl是窗口内像素k,l与i,j的欧式距离： Ui,j代表滤波窗口Skl内所有像素灰度值的均值： Vi,j代表滤波窗口Skl内所有像素灰度值的方差： 其中，2N+1为滤波窗口的长度或宽度，ρ为微调因子；k,l，i,j分别表示图像像素的索引； 所述步骤2中，水平集方法LSM具体如下： 图像被分为目标区域和背景区域两类分片光滑的同质区域；设图像Fx,y∈Ω，待处理区域Ω内部的闭合轮廓曲线C将Ω分为目标区域Ωin和背景区域Ωout两部分，目标区域Ωin和背景区域Ωout的平均灰度值分别为μin和μout，则能量函数为： 其中，x,y为图像像素的索引；α,β0，γ≥0分别为加权系数；LC为闭合轮廓曲线C的长度；能量函数前两项为保真项，当闭合轮廓曲线C收敛于目标边界时，及实现目标与背景的分离，能够得到这两项的最小值；第三项为正则约束项，确保演化曲线平滑。

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