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龙图腾网获悉广东海洋大学深圳研究院申请的专利基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割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：CN121121126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511648421.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割方法是由李博;钟昕琪;徐进;董新茹;陈芫倩;黄雨淼;黄锦华设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割方法，包括：获取机载红外影像；生成海陆分割掩膜图像；获取SURF特征点膨胀掩膜；将所述海陆分割掩膜图像与所述SURF特征点膨胀掩膜逐像素相乘获取兴趣区掩膜；船舶目标提取获取第一分割图；将所述第一分割图与所述兴趣区掩膜进行逐像素相乘获取船舶初步分割图；对所述船舶初步分割图剔除斑点噪声获取船舶识别结果图。本发明引入改进的鲸鱼优化算法，突破固定阈值局限性，适应不同光照与噪声条件，提升复杂环境下分割精度，有效剔除陆地干扰，降低水上目标误识别率，在低对比度场景中仍能准确提取高亮目标，实现自动化与高精度的红外影像分析。

本发明授权基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进鲸鱼优化算法的船舶目标分割方法，包括：获取机载红外影像；生成海陆分割掩膜图像；获取SURF特征点膨胀掩膜；将所述海陆分割掩膜图像与所述SURF特征点膨胀掩膜逐像素相乘获取兴趣区掩膜；将船舶目标提取以获取第一分割图；将所述第一分割图与所述兴趣区掩膜进行逐像素相乘获取船舶初步分割图；对所述船舶初步分割图剔除斑点噪声获取船舶识别结果图，其特征在于，使用改进鲸鱼优化算法进行船舶目标提取以获取第一分割图，包括： 初始化鲸鱼种群：在搜索空间中随机生成N只鲸鱼； 评估适应度：计算每只所述鲸鱼的适应度值，记录当前最优解； 鲸鱼位置迭代更新，其包括包围猎物，气泡网攻击，随机搜索猎物和更新最优解； 响应于达到最大迭代次数或适应度值变化小于1e-7停止代更新，其中，=100； 其中， 所述包围猎物的条件为||1，则选择随机搜索猎物，包围猎物的行为是鲸鱼向当前最优解收缩包围，其他鲸鱼的位置公式更新为，其中，t为迭代次数； 所述气泡网攻击的条件为||1且p0.5，气泡网攻击的行为是鲸鱼沿螺旋路径逼近猎物并模拟气泡网攻击，位置更新公式为，其中，； 所述随机搜索猎物的条件为||1且p0.5，随机搜索猎物的行为是鲸鱼随机选择一个个体作为参考进行全局搜索，随机搜索猎物的公式为，，其中，是随机选择的解向量； 所述更新最优解为每轮迭代后，重新计算所有鲸鱼的适应度值； 其中，t为当前迭代次数，为随机向量，∈[0,1]，Xt为当前迭代的解向量，l为随机数，，其中，， 和为向量系数，和为距离，，，为线性递减更新参数：，p为随机概率； 更新鲸鱼位置后，引入高斯随机扰动： ， 其中，是均值为0、标准差为0.1的高斯随机数； 生成所述海陆分割掩膜图像的过程包括： 利用Canny算子提取所述机载红外影像的图像边缘信息； 进行形态学膨胀连接断裂边缘； 进行空洞填充操作； 提取最长海岸线作为海陆边界线； 生成海陆分割掩膜图像。

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