本發明涉及雙模態紅外圖像的差異特征頻次分布構造,具體為基于非參數估計的差異特征頻次分布構造方法,構造的頻次屬性可作為融合算法的選取依據,進而結合類型、幅值屬性選擇合適的融合算法,提高雙模態紅外圖像的融合質量,解決只考慮基于類型和幅值兩個屬性選擇融合算法而導致融合結果產生偏差的問題。對于動態探測場景,圖像幀間各屬性變化復雜,基于傳統映射的融合模型無法隨差異特征各屬性的變化而動態調整算法,導致融合效果差甚至失效。因此,只有根據差異特征多個屬性選擇合適的融合算法,才能提高雙模態紅外圖像的融合質量,所以本發明中差異特征頻次分布的構造對于下一步實現圖像精準融合至關重要。
聲明:
“基于非參數估計的差異特征頻次分布構造方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)