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龙图腾网恭喜浙江大学;浙江越达图谱科技有限公司申请的专利基于firm阈值函数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：CN119625290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510165699.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于firm阈值函数的红外弱小目标检测方法及装置是由陈淑涵;骆源;王晶设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于firm阈值函数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firm阈值函数的红外弱小目标检测方法及装置。包括：（1）将原始热红外图像序列构造为三维时空张量；（2）设计高通滤波器，滤波三维时空张量得到高通滤波张量；（3）搭建基于成分分析的红外弱小目标检测模型；（4）构造基于firm阈值函数的稀疏度估计范数和基于Laplace算子的低秩估计范数；（5）建立基于firm阈值函数的红外弱小目标检测模型；（6）设计基于ADMM的优化求解算法，求解步骤（5）中的检测模型，得到目标检测结果张量；（7）将目标检测结果张量转化为目标检测结果序列，实现红外弱小目标检测。本发明方法能有效实现红外弱小目标的检出，提升综合检测性能。

本发明授权基于firm阈值函数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firm阈值函数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）：基于原始热红外图像序列，依次堆叠红外图像帧，构造三维时空张量；步骤2）：设计高通滤波器，将三维时空张量的每一张正面切片利用二维傅里叶变换至频域，然后利用高通滤波器进行滤波，滤波之后再变换至空域，进而得到高通滤波张量；步骤3）：基于三维时空张量，利用低秩稀疏分解理论，搭建基于成分分析的红外弱小目标检测模型；所述的步骤3）具体为：基于低秩稀疏分解理论，对于三维时空张量，搭建基于成分分析的红外弱小目标检测模型： ；（1）其中，表示背景张量，表示目标张量，表示噪声张量，表示秩估计算子，表示范数，表示Frobenius范数的平方，和表示权衡系数；步骤4）：设计基于firm阈值函数的稀疏度估计范数，所述稀疏度估计范数包括三个分段函数，通过稀疏度估计范数中阈值参数及缩放参数的调整提高目标成分的分离准确度；对背景张量所有的正面切片的奇异值计算对应的拉普拉斯函数的数值之和，作为基于Laplace算子的低秩估计范数；步骤5）：基于步骤3）中建立的基于成分分析的红外弱小目标检测模型，引入稀疏度重加权张量；建立基于firm阈值函数的红外弱小目标检测模型；步骤6）：设计基于ADMM的优化求解算法，优化求解红外弱小目标检测模型，得到目标检测结果张量；步骤7）：将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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