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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司直流公司申请的专利一种基于空频联合自适应的红外弱小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：CN120450967B 。

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：202510374379.0，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权一种基于空频联合自适应的红外弱小目标检测方法是由常聚忠;于雷;杨振东;陶圆;陈建宝;黄瑶玲;周广;李超;陈旭;曹礼南;王琳杰设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空频联合自适应的红外弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于空频联合自适应的红外弱小目标检测方法，属于红外弱小目标检测应用领域。本发明首先通过多尺度高斯金字塔与改进的小波分解提取高频残差特征，结合局部对比度增强生成空频融合显著图；其次，设计梯度引导的动态阈值分割策略，利用局部梯度幅值自适应调节阈值参数；通过阈值分割转化为二值图像，并进行连通区域分析以估计目标尺寸；通过尺寸的先验信息设计膨胀和腐蚀的结构元素大小，利用改进的自适应Top‑Hat变换，实现目标的精确检测。本发明能够有效提高红外弱小目标检测的准确性，具有较强的鲁棒性，并能适应不同目标尺寸和背景条件的变化。本发明可应用于军事侦察、安防监控及其他领域的目标检测与识别。

本发明授权一种基于空频联合自适应的红外弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空频联合的自适应Top-Hat红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 读取输入红外图像Ix,y，并将其转换为灰度图像Gx,y；一方面，对灰度图像Gx,y进行基于局部对比度的空域显著度计算，得到空域显著度图Rs；另一方面，对灰度图像Gx,y进行基于多尺度小波分解的频域显著度计算，得到频域显著度图Rw； 将得到的空域显著度图Rs和频域显著度图Rw进行加权融合，实现空频显著性融合，对融合后的显著图Sf进行高斯滤波； 计算并统计显著图Sf的梯度幅值▽S，根据梯度幅值▽S引导动态阈值对显著图进行分割，得到二值图像Bx,y； 计算阈值分割后二值图像Bx,y的最大疑似目标的等效半径re，根据等效半径re设置膨胀和腐蚀运算的结构元素尺寸； 最后根据所述结构元素尺寸，对输入图像Ix,y进行形态学Tophat操作，进一步精确确定目标位置； 所述设置膨胀和腐蚀运算的结构元素尺寸具体包括： 首先对二值图像Bx,y连通区域进行分析，计算最大连通域的外接矩形的宽度w和高度h，将矩形面积转换为等效半径re，根据半径设置膨胀和腐蚀运算的结构元素尺寸，膨胀运算的结构元素Bio由方形结构元素Bo和圆形结构元素Bi组成，Bi镶嵌在Bo的中心，Bi半径等于re，Bo半径比re长2个像素单位长度；腐蚀运算的结构元素由圆形结构元素Bb组成，将圆形结构补全成一个外接矩形，Bb半径比re短2个像素单位长度； 对输入图像Ix,y进行tophat形态学操作，处理过程如下式所示： ； ； 其中，和Θ分别表示膨胀和腐蚀，Top-Hat变换Ntop-hat的定义如下：

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