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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利光学遥感图像海上舰船目标提取与识别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：CN114821358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210463979.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法是由刘晶红;田阳;刘成龙;徐芳;白冠冰设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法，包括：输入可见光遥感图像；使用基于协方差联合特征的视觉显著性方法对所述遥感图像中的海面进行全局检测，生成单一尺度显著图；对生成的所述单一尺度显著图下行采样，建立多尺度显著图，获得最终显著图；计算出海面舰船目标的检测阈值，二值化显著图，实现显著图的粗分割；建立训练集和测试集；以得到可用于训练和测试的特征向量；根据建立的框架及训练集中的正负样本，训练模型，对所述特征向量分类；根据建立的框架及测试集中的正负样本，测试候选区域，完成光学遥感图像海上舰船目标提取与识别。本发明能够高效地搜索海面目标区域，大大降低了虚警率，提高了检测准确性。

本发明授权光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： a.输入可见光遥感图像； b.引入协方差统计量和同源相似性度量，使用基于协方差联合特征的视觉显著性方法对所述遥感图像中的海面进行全局检测，生成单一尺度显著图； c.对生成的所述单一尺度显著图下行采样，建立多尺度显著图，通过叠乘融合机制并归一化融合获得最终显著图； d.根据获得的最终显著图的灰度统计特征，计算出海面舰船目标的检测阈值，二值化显著图，实现显著图的粗分割，并标记回原始遥感图像，找出每个目标的区域，分离疑似目标和海面背景； e.建立训练集和测试集，所述训练集包括正样本、负样本，所述测试集包括正样本、负样本； f.设计CF-Fourier特征，嵌入聚合通道特征ACF和金字塔特征FGPM，建立框架，以得到可用于训练和测试的特征向量； g.根据建立的框架及训练集中的正负样本，训练模型，使用Boosting决策树对步骤f的所述特征向量分类； h.根据建立的框架及测试集中的正负样本，测试候选区域，完成光学遥感图像海上舰船目标提取与识别； 所述的步骤b包括： 步骤S21：根据输入的所述遥感图像，计算像素m的亮度，提取水平方向和垂直方向的梯度特征，亮度二阶导数特征，以及接近人类视觉的Lab色彩空间的亮度Lm、对立颜色维度am和bm特征，与位置坐标x，y形成九维特征向量fm： 步骤S22：将所述遥感图像划分为大小相同的正方形区域R，计算特征均值，用fm对称构建9×9的协方差特征矩阵作为区域描述符S： 步骤S23:对所述区域描述符采用Cholesky分解，得到上三角矩阵中的每一行向量Li，则区域描述符等价于欧式空间的一组点集S： 合并特征均值μ和点集S得到对CR编码具有欧式空间计算能力的特征向量ψμCR： ψμCR＝μ,s1,s2,...,sk,sk+1,sk+2...,s2k； 步骤S24：通过上下文相似性度量，寻取最相似的T个度量表示区域的显著性，公式如下： 步骤S25：在上述显著性的基础上设计了同源相似性权值函数wj，增强对比度，获得显著区域的稀疏图： 其中，权值函数使用特征距离反函数来度量，被定义为高斯函数： 所述的步骤c包括： 根据单一尺度显著图生成过程，扩展到多尺度，平衡区域表征能力和显著图的空间分辨率的对抗关系，采用多尺度乘积融合策略并归一化获得最终显著图； 所述的步骤f具体包括： 步骤S61：平面图像Ix,y在像素x,y处的梯度表示为Dx,y,θDx,y，连续的梯度方向脉冲曲线计算为： hζ＝Dx,yδζ-θDx,y； 步骤S62：对梯度方向脉冲曲线使用Fourier分析： 系数 步骤S63：矢量场内旋转图像并寻找旋转不变性的条件和设计的自导向性核函数Pjr： 步骤S64：采用上述核函数卷积建模，根据上述旋转不变性的条件，FourierHOG旋转不变性描述符表示如下： 步骤S65：引入圆周频率滤波器CF,利用舰船和周围背景的亮度差异，设计舰船目标的灰度值变化模式，计算像素i，j处灰度值的离散傅里叶变换DFT： 步骤S66：提取出的旋转不变性梯度特征和圆周频率特征，被送入分类器用来区分是否是真船还是虚警：针对直接收集图像金字塔特征效率较慢，在基础尺度d0的基础上，通过估计比例因子λ来实现不同尺度d1的快速金字塔特征估计： Fd1＝Fd0·d0d1-λ。

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