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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标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：CN115620063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211317782.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法是由朱德鹏;詹伟达;葛微;徐小雨;姜靖恒设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法，涉及红外图像目标检测技术领域。本发明包括采用改进的萤火虫算法对红外图像进行阈值分割；对分割后的图像采用形态学算法进行降噪和修复；采用基于几何参数约束的连通区域对图像进行标记，得到感兴趣区域；对感兴趣区域进行基于距离加权的特征提取，得到第一特征向量；对感兴趣区域进行基于熵加权的特征提取，得到第二特征向量；将第一特征向量、第二特征向量进行加权融合，得到融合特征向量；将融合特征向量输入支持向量机中进行训练和分类，得到目标检测结果。本发明实现了更简便的计算方式，优化了整个算法的复杂度，有效的节约了运算资源，有利于算法的硬件实现。

本发明授权复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法在权利要求书中公布了：1.复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法，其特征在于，具体步骤包括： S1、采用改进的萤火虫算法对红外图像进行阈值分割； S2、对分割后的图像采用形态学算法进行降噪和修复，得到预处理图像； S3、采用基于几何参数约束的连通区域对预处理图像进行标记，得到感兴趣区域； S4、对感兴趣区域进行基于距离加权的特征提取，得到第一特征向量； S5、对感兴趣区域进行基于熵加权的特征提取，得到第二特征向量； S6、将第一特征向量、第二特征向量进行加权融合，得到融合特征向量； S7、将融合特征向量输入支持向量机中进行训练和分类，得到目标检测结果； 所述S1的具体步骤包括： S1.1、设置萤火虫算法的参数； S1.2、计算每个萤火虫对应的亮度； S1.3、根据萤火虫移动公式模型，更新萤火虫的位置； S1.4、寻找并记录亮度最大的萤火虫； S1.5、当达到最大迭代次数且萤火虫移动距离小于预设的移动距离阈值，则记录亮度最大的萤火虫的位置为，得到位置数组；否则，重复S1.2-S1.5；其中，位置数组为本轮迭代二维图像阈值分割法最佳阈值得到的数组； 所述S5的具体步骤包括： 将感兴趣区域进行归一化处理； 计算感兴趣区域的图像中所有像素点梯度的方向和幅值大小； 将图像划分为A个细胞单元，并计算每个细胞单元的梯度直方图；其中，A为大于1的正整数； 确定关键细胞单元和放大系数； 将A个细胞单元中的B个细胞单元进行重组，得到一个块，所有块组成的图像与原图像相同；其中，B为大于1的正整数，块组成的图像与原图像相同； 将每个块内的细胞单元特征进行串联，得到该块的特征； 将图像内所有块的特征串联，得到图像最终的第二特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春理工大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市朝阳区长春市卫星路7089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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