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摘要：本发明公开了一种馕识别方法，包括：A：采集馕的可见光图像及热红外图像，对可见光图像进行归一化处理，对热红外图像因遮挡而丢失的特征进行补全处理和清晰处理，再对热红外图像进行边缘细节和纹理的增强处理，处理后得到增强的热红外图像；B：对增强的热红外图像和归一化处理后的可见光图像进行配准；C：对配准后的图像进行超分辨率增强，再提取图像中的SIFT特征、LBP特征和HOG特征，然后基于SIFT特征、LBP特征和HOG特征识别出馕的种类并相应计数。该方法利用可见光技术与热红外技术相结合，能够实现馕的精准检测与高效识别，提高了馕的识别速度与准确度。
主权项：1.一种馕识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤A：采集馕的可见光图像及热红外图像，对可见光图像进行归一化处理，对热红外图像因遮挡而丢失的特征进行补全处理和清晰处理，再对热红外图像进行边缘细节和纹理的增强处理，处理后得到增强的热红外图像；步骤B：对增强的热红外图像和归一化处理后的可见光图像进行配准；步骤C：对配准后的图像进行超分辨率增强，再提取图像中的SIFT特征、LBP特征和HOG特征，然后基于SIFT特征、LBP特征和HOG特征识别出馕的种类并相应计数；步骤A中，补全处理是指采用局部二值模式分析方法对因遮挡而造成丢失的特征进行补全，清晰处理是指采用图像随机遮挡重建算法提升补全特征的清晰度；步骤B中，配准的具体方法为：S1：分别对热红外图像以及可见光图像进行分辨率的统一；S2：使用最小二乘解对热红外图像和可见光图像进行配准；S3：采用低通波滤器去除配准后的图像中的噪音，得到标准的配准图像。
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