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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法及装置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：CN115731174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211429559.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法及装置是由厉小润;骆源;陈淑涵设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及红外图像处理领域，公开了一种基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法及装置。包括：1构建局部加权信息熵算子，获得原始红外图像的局部加权信息熵图像；2利用加权信息熵图像和结构张量理论，构造背景先验和目标先验，获得局部显著性先验；3利用原始热红外图像设计局部对比度系数，获得多尺度局部对比度图像；4利用多尺度局部对比度图像和对应的结构张量，设计信息过滤器；5融合局部显著性先验和信息过滤器，实现红外小目标的检测。本发明综合利用了加权图像熵算子、多尺度局部对比度量以及结构张量理论，能够有效抑制背景，增强目标，提升红外小目标的检测性能。

本发明授权基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于图像信息熵和多尺度局部对比度量的红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建局部加权信息熵算子E·，获取能反映热红外图像信息量的局部加权信息熵图像E； 所述的步骤1具体为： 对于以x,y为中心的N×N大小的邻域M，其含有m种不同的灰度值fi,i＝1,2,…,m，对应的概率密度函数为Pi,i＝1,2,…,m，将邻域M中的灰度值差异量|fi-fx,y|n作为权值，n表示所定义的指数系数，对以x,y为中心的邻域M的信息熵进行加权，加权信息熵算子e·为： 通过引入局部标准偏差σstdx,y来衡量邻域M中图像纹理的均匀程度，增强目标显著性并抑制边缘结构，最终设计的局部加权信息熵算子E·如下： 其中，fi,j表示位置i,j处的灰度值，ε1为正常数，防止分母为零； 由此获取能反映热红外图像信息量的局部加权信息熵图像E； 步骤2：利用原始热红外图像的局部加权信息熵图像E，计算结构张量Jι，并构造背景先验wbp和目标先验wtp，通过目标先验和背景先验的调和平均完成局部显著性先验Wl的构造； 步骤3：利用原始热红外图像，通过以像素点x,y为中心的邻域和与该邻域相邻的方形环区域的像素平均值，计算局部对比度系数cx,y，获得多尺度局部对比度图像Fx,y； 步骤4：利用多尺度局部对比度图像和对应的结构张量，构造边缘加权矩阵Wedge和点加权矩阵Wpoint，设计信息过滤器Wfilter； 步骤5：融合局部显著性先验Wl和信息过滤器Wfilter，对红外小目标进行检测。

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