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龙图腾网获悉大连海事大学;北京环境特性研究所申请的专利基于行抑制的红外舰船定位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：CN117115193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311081416.6，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于行抑制的红外舰船定位方法是由史晓非;董国梁;王嘉智;马宝山;赵梓旭;高宗江;亓晨设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于行抑制的红外舰船定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于行抑制的红外舰船定位方法，通过定义红外舰船图像的高频分量与低频分量，获取频域分析图；所述高频分量包括云的边缘、海天线、海浪边缘以及舰船边缘；所述低频分量包括天空、云边缘围成的平滑区域以及舰船边缘围成的平滑区域；对频域分析图进行纵向高频分量抑制，优化所述红外舰船图像；对优化的红外舰船图像进行横向梯度变换，获取舰船目标潜在区域；对舰船目标潜在区域进行舰船边缘检测，实现船舶目标的定位。通过纵向高频分量抑制云、海天线和海浪等背景干扰，再对抑制背景后的图像计算横向梯度，用横向投影得到舰船目标潜区域，最后结合canny边缘检测和形态学变换实现对舰船目标的定位。

本发明授权基于行抑制的红外舰船定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行抑制的红外舰船定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：定义红外舰船图像的高频分量与低频分量，获取频域分析图； 所述高频分量包括云的边缘、海天线、海浪边缘以及舰船边缘；所述低频分量包括天空、云边缘围成的平滑区域以及舰船边缘围成的平滑区域； S2：对所述频域分析图进行纵向高频分量抑制，优化所述红外舰船图像，具体为 S2.1：对所述频域分析图进行网格划分，获得若干行*列的初始图像； 并对所述初始图像的每一列图像数据进行快速傅里叶变换，获取各行频域分量值； 并对各行频域分量值进行降序排列； 所述快速傅里叶变换的计算公式为 式中：；表示图像一列的像素个数；；表示虚数；n表示数据所在位置； S2.2：基于预设频域分量阈值，对所述降序排列的各行频域分量进行低通滤波处理；并去除大于预设频域分量阈值的各行频域分量，保留小于等于预设频域分量阈值的各行频域分量； 所述低通滤波处理的表达式为 式中：R表示低频分量所在图像区域；表示滤波结果； S2.3通过傅里叶逆变换得到所述低通滤波处理后的优化红外舰船图像： 所述傅里叶逆变换的计算公式为 式中：式中：；表示图像一列的像素个数；；表示虚数；n表示数据所在位置； S3：对优化的所述红外舰船图像进行横向梯度变换，获取舰船目标潜在区域，具体为 S3.1：对优化的红外舰船图像进行横向梯度计算，获取红外舰船梯度图像，基于最小类内方差法将所述红外舰船梯度图像中船舶的类与图像背景进行分隔，获取二值化红外舰船图像； 所述船舶的类包括舰弦边缘类与船舶舰岛边缘类； 所述横向梯度计算公式为 式中：表示红外舰船图像中所在行数的任意点位置；表示当前像素的像素值； S3.2：对所述二值化红外舰船图像进行水平方向投影，获取二值化红外舰船图像中每一行的梯度和，且以二值化红外舰船图像的行数为横坐标，以二值化红外舰船图像各行数所对应的梯度和为纵坐标，建立直角坐标系； 基于所述直角坐标系对二值化红外舰船图像中每一行的梯度和进行曲线化，获取若干横向梯度曲线； S3.3：计算各所述横向梯度曲线与横坐标轴形成的区间的区间梯度和，并选取区间梯度和最大区间的端点； 根据所述区间梯度和最大区间的端点，确定二值化红外舰船图像中舰船目标的潜在区域； S4：对所述舰船目标潜在区域进行舰船边缘检测，实现船舶目标的定位。

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大连海事大学;北京环境特性研究所，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1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”。

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