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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于运动能量估计的弱信号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：CN116309691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211089826.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于运动能量估计的弱信号检测方法是由樊香所;覃文琳;李居柳设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动能量估计的弱信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于运动能量估计的弱信号检测方法，包括以下步骤：A、构建12种目标信号在图像中的运动模型，运动模型大小为5*5；B、将序列图像与运动模型相乘，得到待检测的图像C、对当前帧图像中所有像元逐个扫描，以当前扫描到的像元所在邻域为中心，构建中心邻域块及其对应的上下左右四个方向邻域块，计算梯度，如果四个方向中有三个以上的梯度大于预定的梯度阈值，则以该像元点所在位置为候选目标位置；D、对候选目标点进行高阶能量相关增强，求取目标的能量极大值，输出目标图像；E、对序列图像进行同样处理，将所有目标图像进行叠加，获得目标运动轨迹图像。本发明能够有效剔除噪声提取真实目标，极大提高算法的检测率。

本发明授权一种基于运动能量估计的弱信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动能量估计的弱信号检测方法，其特征在于包括以下步骤： A、构建12种目标信号在图像中的运动模型，运动模型大小为5*5；其中第1-4种运动模型的运动方向分别为水平、垂直和两个对角线方向，第5-12种运动模型的运动方向为随机方向； B、将序列图像分别与运动模型相乘，得到待检测的图像； 预处理后的图像分别与运动模型相乘，表达式为: ⑴ 其中，，代表12种运动模型的序号，x,y代表像元的位置，m,n代表模板的半径，代表运动模型，代表预处理后的图像，代表第N帧图像； C、设定邻域块尺度大小以及梯度阈值，对当前帧图像中所有像元逐个进行扫描，以当前扫描到的像元所在邻域为中心构建中心邻域块，接着在中心邻域块的上下左右四个方向上选取同样尺度的邻域块，求取其灰度均值，分别计算中心邻域块与四个方向上邻域块之间的梯度，如果四个方向中有三个以上方向的梯度大于预先设定的梯度阈值，则认为像元为候选目标点，否则剔除； D、对候选目标点进行高阶相关能量增强，求取目标点的能量极大值，输出得目标图像； 对候选目标点进行高阶相关能量增强并求取目标能量极大值，具体的方法为：取当前帧图像中候选目标像元所在的位置，在下一帧图像中找到该位置的邻域，该邻域与当前帧候选目标的像元值相乘并求和，将求和的结果再与第三帧图像中候选目标点所在位置的邻域相乘后求和，得到的结果除以邻域块尺度大小，将运算结果替换掉当前帧图像的候选目标像元值； 具体的表达式如下： ⑷ 其中，target1，target2，target3代表相邻三帧图像，target1代表n时刻目标所在位置，target2代表n+1时刻目标所在位置的邻域，target3代表n+2时刻目标所在位置的邻域，为目标的搜索邻域半径，为邻域块的尺度大小，代表对A中的四个方向梯度差从小到大排序后的最小值，代表对A中的四个方向梯度差从小到大排序后的第二小值，T为预设梯度阈值，为前两帧图像高阶相关，为前两帧图像高阶相关的结果再与第三帧图像高阶相关，为目标能量极大值； E、对序列图像进行同样处理，得到各帧图像的目标图像，将所有目标图像进行叠加，获得目标运动轨迹图像。

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