买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国科学院光电技术研究所申请的专利基于多尺度差分对比度增强的红外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：CN119323671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411827979.X，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权基于多尺度差分对比度增强的红外小目标检测方法是由王邺;李红川;魏宇星;王俊琦设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度差分对比度增强的红外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尺度差分对比度增强的红外小目标检测方法，属于图像分割技术领域，包括：获取包含单帧红外小目标的原始图像；对原始图像进行多尺度高斯模糊处理，生成一系列不同尺度的模糊图像；计算相邻尺度模糊图像的差分，生成多尺度高斯差分图像；在多尺度高斯差分图像中检测局部极大值点；对每个局部极大值点，构建多尺度块区域，并使用多尺度块对比度函数计算局部极大值点与其八邻域的均值差异；汇总多尺度块对比度函数的计算结果，生成对比度增强图像；根据对比度增强图像的平均值和标准差设定阈值，根据阈值分割对比度增强图像，得到最终的目标检测结果。该方法能够有效检测复杂背景中的红外小目标，具有良好的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于多尺度差分对比度增强的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度差分对比度增强的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取包含单帧红外小目标的原始图像；步骤二、对原始图像进行多尺度高斯模糊处理，生成一系列不同尺度的模糊图像；步骤三、计算相邻尺度模糊图像的差分，生成多尺度高斯差分图像；步骤四、在多尺度高斯差分图像中检测局部极大值点，从而标识显著特征区域；步骤五、对每个局部极大值点，构建多尺度块区域，并使用多尺度块对比度函数计算局部极大值点与其八邻域的均值差异；步骤六、汇总多尺度块对比度函数的计算结果，生成对比度增强图像；步骤七、根据对比度增强图像的平均值和标准差设定阈值，根据阈值分割对比度增强图像，分割后得到最终的目标检测结果，其中，高斯模糊处理的过程包括：设置尺度数量为10，对于每一个尺度i，计算对应的标准差： ，其中，是尺度增量因子；使用标准差生成二维高斯模糊核： ，其中，是图像的横纵坐标；对原始图像I应用高斯模糊核，生成对应尺度的模糊图像： ，其中，表示卷积操作；步骤五包括：设r个局部极大值点的索引为j，其中j的取值范围是1到r，对应的尺度为，记局部极大值点坐标为，多尺度块区域为一个以为中心的正方形区域，边长为，其中是一个常数因子，对每个局部极大值点，根据对应的尺度，定义多尺度块区域： ，计算多尺度块区域的均值和八邻域的均值： ， ，其中，表示一个3×3的邻域，不包括中心点，使用多尺度块对比度函数计算局部极大值点与其八邻域的均值差异包括：计算对比度： ；步骤六包括：设原始图像尺寸为，存在个局部极大值点，索引为，其中的取值范围是1到，初始化一个尺寸为的全零矩阵和一个尺寸为的全零矩阵，遍历每个局部极大值点，将根据其计算得到的对比度添加到的相应位置，遍历矩阵第三维度的每个像素，找到像素点在该维度上的最大值，将这个最大值赋给矩阵中对应的位置，完成遍历的矩阵为对比度增强图像。

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中国科学院光电技术研究所，其通讯地址为：610041 四川省成都市人民南路四段九号；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”。