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龙图腾网获悉西安天茂智能科技有限公司申请的专利夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化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：CN121685285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610188315.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化方法是由张愈;辛金泽;王晨设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像融合技术领域，具体涉及一种夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化方法。该方法基于坐标点在红外图像上的边缘强度，基于红外图像上体现出的运动信息表征运动一致性，结合具体的亮度属性，对每个坐标点求置信度权重。基于匹配过程即可通过红外图像中的基准点对于可见光图像中的最优匹配点构建初始几何校正位移场，在垂直和水平方向上进行滤波操作，得到用于空间重构的平滑几何校正位移场，通过空间重构后的空间校正热成像图加权融合实现对特征信息的筛选，得到融合图像，基于该融合图像即可实现准确有效的目标识别。本发明通过有效的图像融合，提高了夜间目标识别的准确度。

本发明授权夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化方法在权利要求书中公布了：1.一种夜间低红外对比度条件下的跨光谱融合与识别优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域在夜间的图像信息，所述图像信息包括红外图像以及可见光图像；对于目标区域中任意一个坐标点，根据坐标点在红外图像上边缘强度、在可见光图像上的亮度，以及相邻帧之间在红外图像上的运动信息混乱性，获得每个坐标点的置信度权重； 以红外图像中的坐标点为基准点，向可见光图像中搜索最优匹配点；所述最优匹配点的匹配过程需要对比基准点与可见光图像中的坐标点在图像信息中体现的运动特征差异以及边缘信息差异，结合基准点的置信度权重获得匹配代价并进行匹配； 根据所有基准点与对应最优匹配点的坐标偏差构建初始几何校正位移场；对所述初始几何校正位移场分别进行水平滤波和垂直滤波之后，得到平滑几何校正位移场；基于平滑几何校正位移场对红外图像进行空间重构，获得空间校正热成像图； 基于坐标点的置信度权重，将所述空间校正热成像图与可见光图像进行融合，得到融合图像；利用所述融合图像以及所述置信度权重训练得到的目标检测网络进行夜间目标识别； 所述边缘强度为所述坐标点在所述红外图像上的梯度幅值； 所述运动信息混乱性的获取方法包括： 根据相邻帧之间的图像信息，获得红外速度场；在所述红外速度场中，统计以所述坐标点为中心的预设邻域范围内的平均速度向量，根据所述平均速度向量和坐标点速度向量之间的欧氏距离计算平方和，获得所述运动信息混乱性。

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