买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中北大学

摘要：本发明涉及可见光和红外视频融合方法，具体为红外与可见光视频的拟态分层融合方法。首先，研究拟态章鱼的多拟态变换过程，剖析其多拟态原因；其次分析视频融合一般性过程与拟态章鱼多拟态过程之间的相似性，建立二者间对应关系，并确定视频拟态融合过程中的拟态变元类型及功能；然后对拟态变元进行分层，基于余弦相似性和加权思想构造融合有效度函数来逐层分析比较不同变元对各类差异特征的融合效果，从而分层选择最优拟态变元；最后通过变元间的优化组合实现红外与可见光视频的拟态分层融合。实验结果表明，本文方法在视频整体保留红外典型目标和可见光结构细节方面取得了显著成果，并且在定量分析和定性评价方面明显优于其他单一融合方法。

主权项：1.红外与可见光视频的拟态分层融合方法，其特征在于：包括以下步骤：首先是对视频序列每一帧中的感兴趣区域进行划分；其次是显著帧的选取，经过筛选选择感兴趣区域发生显著变化的帧作为显著帧；再分别计算视频序列中显著帧感兴趣区域各类差异特征的大小，各类差异特征再进行归一化处理，从中得出每一显著帧对应的主要差异特征；对融合算法、融合规则、融合参数、融合结构四类变元进行分层，基于余弦相似性和加权思想构造融合有效度函数来逐层分析比较不同变元对主要差异特征的融合效果，即先基于有效度函数值选择融合算法，在选择了融合算法的基础上再基于有效度函数值选择融合规则，在选择了融合算法、融合规则的基础上再基于有效度函数值选择融合参数，在选择了融合算法、融合规则和融合参数的基础上再基于有效度函数值选择融合结构，最终根据每一显著帧的主要差异特征优化选择拟态变元，从而分层选择最优拟态变元，最后四类最优拟态变元的变换组合得到最后的融合结果；计算显著帧各类差异特征的过程为：利用平滑窗口对红外与可见光视频序列显著帧逐帧进行不重叠分块处理，来提取对应的特征信息，差异特征表示两类视频序列对应帧内特征幅值的绝对差异度，其中分别表示第i帧红外、可见光视频序列相应像素块ξ的特征类型r的表征量幅值；基于余弦相似性测度和加权平均思想构造的融合有效度函数为： 表示基于变元Ak得到的视频序列第i帧的融合结果对应像素块ξ的特征类型r的表征量幅值；其中局部相似性： 内积： 和分别为红外与可见光视频序列帧的权重因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中北大学 红外与可见光视频的拟态分层融合方法