中国科学院光电技术研究所王邺获国家专利权
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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尺度空间理论的改进RPCA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：CN117115575B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311192041.0，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于尺度空间理论的改进RPCA红外小目标检测方法是由王邺;魏宇星;李红川;陆文;王俊琦设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于尺度空间理论的改进RPCA红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种红外小目标检测方法。由于成像距离较远，小目标在红外图像中尺寸较小、对比度低，使得小目标在红外图像中很容易被背景和噪声干扰，造成传统的目标检测方法在红外小目标检测中具有较大的局限性。因此，在本发明中，使用基于尺度空间理论的拉普拉斯高斯算子处理原始图像，获得候选目标点。根据候选目标点确定需要分解的图像范围。通过低秩稀疏理论完成原始图像的分解，在候选目标点的引导下检出真实目标。一方面，尺度空间理论的引入，提高了本算法的鲁棒性，抑制了背景的影响；另一方面，低秩稀疏理论将传统算法中的背景与目标分离问题转化为鲁棒主成分分析问题，有效提升了目标的检出成功率。
本发明授权一种基于尺度空间理论的改进RPCA红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度空间理论的改进RPCA红外小目标检测方法，其特征在于，该方法具有以下步骤： 步骤1、获得单帧红外小目标原始图像，称为原始图像； 步骤2、对原始图像进行LoG尺度变换，获得候选目标矩阵； 步骤3、根据候选目标矩阵中各点坐标，确定原始图像中需要进行RPCA分解的范围； 步骤4、对步骤1中获得的原始图像，根据步骤3中确定的范围，进行RPCA分解、矩阵填充操作，获得目标图像矩阵； 步骤5、对步骤2获得的候选目标矩阵和步骤4获得的目标图像矩阵取交集，获得显著目标矩阵； 步骤6、计算显著目标矩阵的全局阈值，根据该阈值进行图像分割获得真实目标图像矩阵。
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