发明专利已授权

基于特征块分割分离的红外和可见光图像融合方法、系统

📄 申请号：CN202310696821.2 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2023-06-13

公开号

CN116757980A

公开日

2023-09-15

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50 , G06T5_00 , G06T5_10 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

安防监控, 夜间成像, 目标检测识别, 遥感图像处理, 自动驾驶

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摘要

本发明公开了基于特征块分割分离的红外和可见光图像融合方法、系统，该方法包括：根据红外和可见光成像特点设计两种图像增强方式，并使用SIFT算法快速分离出主次特征块；设计一个能够根据特征信息量自适应调节网络输出的融合网络，并对融合网络进行主要特征和次要特征的多任务训练，使得网络能够服务于两种任务；对融合后的主次特征块图像块进行拼接操作，通过柏松融合消除拼接细缝，获得显著特征突出的红外和可见光融合图像。本发明对主要特征图像融合块和次要特征图像融合块的融合结果表现出显著特征区域明显的特点，能够提升后续处理算法的效率和精度，使得本发明较最先进的融合算法表现出更为出色的结果可读性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置

当前第 / 件

一种融合边缘注意力门控与多尺度空洞卷积的抗屏摄鲁棒文本图像水印方法

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