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龙图腾网恭喜浙江越达图谱科技有限公司;浙江大学申请的专利一种基于超图的红外弱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：CN119418042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510032688.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置是由陈淑涵;骆源;王晶;马樟腾;陈云恒设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置。包括：1）将待检测图像序列构造为一个三维时空张量；2）建立低秩稀疏张量分解模型；3）设计基于Laplace的张量核范数；4）设计超图拉普拉斯正则化项；5）建立基于超图正则化项的时空张量分解模型；6）利用基于ADMM的算法，求解步骤5）中所建立的模型，得到目标检测结果张量；（7）将得到目标检测结果张量转化为目标检测结果序列，作为红外弱小目标检测结果，实现红外弱小目标检测。本发明的基于超图的红外弱小目标检测方法，能有效提升红外弱小目标的检测性能。

本发明授权一种基于超图的红外弱小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于超图的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1）：将待检测热红外图像序列按照时间维依次堆叠，构造为一个三维时空张量； 步骤2）：利用三维时空张量，建立基于三维时空张量的低秩稀疏分解模型； 步骤2）具体为：将三维时空张量建模为背景张量、目标张量和噪声张量的线性组合，考虑到背景张量的低秩特性和目标张量的稀疏特性，将时空张量建模为： （1） 其中，表示秩计算，表示范数，表示Frobenius范数的平方，和表示权重系数； 步骤3）：设计基于Laplace的张量核范数，估计背景的低秩特性； 步骤3）具体为： 将背景张量进行快速傅里叶变换，得到张量，计算所有的正面切片的奇异值的拉普拉斯函数的数值和，定义为基于Laplace的张量核范数，计算公式为： （5） 其中，是背景张量经快速傅里叶变换后的第i张正面切片的第j个奇异值，是Laplace算子的控制参数； 步骤4）：将待检测热红外图像序列的每一帧图像构造为图像块张量作为图节点，并利用节点集构造超图，设计超图拉普拉斯正则化项； 步骤4）具体为： 将待检测热红外图像序列的图像帧构造为图像块张量作为图节点，构造过程为：利用待检测热红外图像序列的图像帧，通过固定尺寸的滑动窗口在上以S形路径滑动，获得个无重叠的图像块，的数值和的数值相同，，表示向上取整操作符，并将其作为正面切片依次堆叠，获得图像帧的非重叠图像块张量，作为图像帧对应的图节点；由此得到原始热红外图像序列对应的节点集； 利用节点集构造超图，首先定义超边集，其中，表示条超边，且每一条超边有个节点，表示为，，，；对于超边内的个全连接节点，任意两个节点和之间的权重定义如下： （6） 其中，表示矩阵的二范数的平方，表示第张图像帧所对应的节点的第张正面切片，表示第张图像帧所对应的节点的第张正面切片，是时间间隔因子，，是个正常数，防止分母为零； 因此，超边的权重表示为： （7） 由此，构造得到超图，定义超图拉普拉斯矩阵，其包含节点度矩阵、超边度矩阵、以及关联矩阵，如下： 节点度矩阵是每个节点的度的对角矩阵，尺寸大小为，每个节点的度是连接到该节点的所有超边的权重之和： （8） 其中，，，分别表示节点，和的度； 超边度矩阵是一个尺寸为的对角矩阵， （9） 关联矩阵是描述点和超边之间关系矩阵，尺寸大小为，为 （10） 超图的超图拉普拉斯矩阵定义为 （11） 超图拉普拉斯矩阵用于构造超图拉普拉斯正则化项： （12） 其中，表示矩阵的迹计算，，表示将背景张量展开后得到的背景矩阵，背景矩阵的高度为，宽度为，表示展开操作符; 步骤5）：结合基于Laplace的张量核范数和超图拉普拉斯正则化项，建立基于超图的时空张量分解模型； 步骤5）具体为： 引入稀疏度重加权张量，表示正常数，防止分母为零；利用范数近似范数；结合基于Laplace的张量核范数和超图拉普拉斯正则化项所建立基于超图的时空张量分解模型为： （13） 其中，表示范数，，和表示权重系数，表示哈达玛积； 步骤6）：利用基于ADMM的优化求解算法，求解步骤5）中所构建的时空张量分解模型，得到目标检测结果张量； 步骤7）：将得到目标检测结果张量转化为目标检测结果序列T，作为红外弱小目标检测结果，实现红外弱小目标检测。

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