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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利一种基于多方向梯度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：CN115272388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210878239.3，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于多方向梯度的红外弱小目标检测方法是由刘佳;戴国民;黄建元;魏宇星设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多方向梯度的红外弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多方向梯度的红外弱小目标检测方法，首先，利用Facet模型计算原始图像各方向梯度，然后在每一个方向上，沿着方向梯度寻找波峰和波谷，根据当前点与波峰和波谷的距离确定当前点是否为目标点，融合各方向的目标点信息得到最终目标位置候选点；根据目标位置候选点信息，对目标进行增强，同时抑制背景，计算各方向显著性图，最后将各方向显著图融合得到最终显著图，根据显著性图分割出目标。本发明可广泛应用于红外图像的弱小目标检测。

本发明授权一种基于多方向梯度的红外弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多方向梯度的红外弱小目标检测方法，其特征在于，该方法包括： 利用Facet模型计算图像各个方向邻域内的一阶偏导数以得到方向梯度；根据方向梯度寻找各方向的目标位置，融合各方向的目标位置的信息确定目标候选点；对每个方向的目标进行增强，同时抑制背景，得到各个方向的目标候选点显著图，将各个方向的目标候选点显著图融合得到最终显著图；根据最终显著图进行阈值分割提取目标； 利用Facet模型计算图像各个方向5x5邻域内的一阶偏导数，其中，所述Facet模型将5x5邻域图像用一个多项式函数拟合，表达式如下： 其中，r,c分别为5x5邻域图像内的行列坐标，为拟合系数，水平方向角上的一阶导数为： ， 其中，， ； 所述通过下式得到： ， 其中，代表卷积运算，为原图像，如下表示： ,, 通过以上表达式可计算图像在四个方向上的导数图； 根据方向梯度寻找目标位置，融合各方向的目标位置信息确定目标候选点，具体包括： 在中，沿着当前点的0度方向，向左寻找离当前点最近的波峰并且从波峰值到当前点值单调递减，则得到距离dis_left，否则dis_left=0，向右寻找当前点最近的波谷并且从波谷值到当前点值单调递增，得到距离dis_right，否则dis_right=0，如果此时dis_left0，dis_right0，并且dis_left与dis_right的差值绝对值在3以内，则认为当前点在0度方向是目标点； 在中，沿着当前点的45度方向，向左上方寻找离当前点最近的波峰并且从波峰值到当前点值单调递减，得到x方向距离dis_left，y方向距离dis_up，否则dis_left=0，dis_up=0，向右下方寻找当前点最近的波谷并且从波谷值到当前点值单调递增，得到x方向距离dis_right，y方向距离dis_down，否则dis_right=0，dis_down=0，如果此时dis_left+dis_up0以及dis_right+dis_down0，并且dis_left+dis_up与dis_right+dis_down的差值绝对值在3以内，则认为当前点在45度方向是目标点； 在中，沿着当前点的90度方向，向上寻找离当前点最近的波峰并且从波峰值到当前点值单调递减，得到y方向距离dis_up，否则dis_up=0，向下寻找当前点最近的波谷并且从波谷值到当前点值单调递增，得到y方向距离dis_down，否则dis_down=0，如果此时dis_up0以及dis_down0，并且dis_up与dis_down的差值绝对值在3以内，则认为当前点在90度方向是目标点； 在中，沿着当前点的135度方向，向右上方寻找离当前点最近的波峰并且从波峰值到当前点值单调递减，得到x方向距离dis_right，y方向距离dis_up，否则dis_right=0，dis_up=0，向左下方寻找当前点最近的波谷并且从波谷值到当前点值单调递增，得到x方向距离dis_left，y方向距离dis_down，否则dis_left=0，dis_down=0，如果此时dis_right+dis_up0以及dis_left+dis_down0，并且dis_right+dis_up与dis_left+dis_down的差值绝对值在3以内，则认为当前点在135度方向是目标点； 如果当前点在0度、45度、90度和135度方向上都是目标点，则认为该点为目标候选点。

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