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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法及系统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：CN116883447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310541649.3，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法及系统是由彭真明;刘安然;伍风翼;黄逸安;胡晨;彭渝斐;罗俊海设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法及系统，涉及图像处理及目标检测领域，旨在解决红外图像中目标与背景分离不彻底、部分背景残留于目标图中的问题；本发明先在背景配准的基础上沿时间维堆叠红外图像，并将其分割为若干子张量块；再根据背景是否符合低秩假设将其建模为低秩背景分量与稀疏背景分量之和，并根据目标的分布及运动特性设计稀疏约束项与轨迹约束项，实现精准的模型构建；而后将分割所得的子张量块并行输入模型，通过迭代求解获得分离的目标张量块、低秩背景张量块与稀疏背景张量块；最后通过重构将分离后的张量块恢复为目标图像序列与背景图像序列，实现红外图像中目标与背景的分离。

本发明授权基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于空时张量分解的红外图像目标与背景分离方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：从原始红外图像序列中连续读取帧大小为的红外图像，以中间帧为参考对剩余帧进行背景配准，将配准后的图像连同中间帧沿时间维堆叠，构成三阶张量，其中代表欧式空间； 步骤2：将原始红外图像序列形成的三阶张量建模为目标分量、低秩背景分量与稀疏背景分量三者之和；以张量范数约束，以基于低秩矩阵核的改进张量核范数约束，以携带松弛因子的张量范数与帧差累加最小化联合约束，构建模型的目标函数； 步骤3：在空域中以为单位，将步骤1中所得的三阶张量分割为个原始子张量块，并行输入步骤2中所述的模型，通过迭代求解得到目标张量块、低秩背景张量块及稀疏背景张量块的收敛值，其中； 步骤4：将目标张量块重构为目标图像序列、低秩背景张量块融合稀疏背景张量块重构为背景图像序列，最终实现红外图像中目标与背景的分离； 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2.1原始图像序列形成的三阶张量可建模为以下三个分量之和： ； 其中，为目标分量，为低秩背景分量，为稀疏背景分量； 步骤2.2：以张量范数约束构成约束项，以基于低秩矩阵核的改进张量核范数约束构成约束项，以携带松弛因子的张量范数联合帧差累加最小化约束构成约束项与； 步骤2.3：在步骤2.2的基础上引入平衡因子和，构成模型的目标函数： ； 其中，为噪声带来的误差； 步骤3所述通过迭代求解得到目标张量块、低秩背景张量块及稀疏背景张量块的收敛值包括如下步骤： 步骤3.1：通过引入辅助变量和，同时以方差表征噪声误差从而改写步骤2所述模型的目标函数以获取改写后的目标函数； 步骤3.2：构建步骤3.1中所述的改写后的目标函数的增广拉格朗日函数； 步骤3.3：更新步骤3.2中所述的增广拉格朗日函数中的,,,,,,直至收敛，其中和为拉格朗日乘子。

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