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龙图腾网获悉四川警察学院申请的专利基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合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：CN111899209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010800624.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合方法是由张铖方设计研发完成，并于2020-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合方法，包括以下步骤：1，源图像分解；2.低频部分的融合；3.首先将卷积稀疏编码和卷积字典应用于高频分量，获得高频分量的稀疏系数，然后对稀疏系数使用最大值策略，获得高频分量融合稀疏系数；最后将获得的系数与所学习的卷积字典进行卷积得到融合后的高频分量；4.图像重构。本发明的优点是：本发明使用全局信号训练集来离线学习局部字典，所获得卷积字典不仅相对稀疏，而且能较好表示图像的全局结构。将该卷积字典应用于红外可将光图像融合中，既能够有效地抑制不同模态造成的伪影，而且相对于传统单一地卷积字典而言，本发明的融合图像获得较好的全局性结构和局部细节。

本发明授权基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积匹配追踪字典学习的可见光红外图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立全局卷积匹配追踪的字典学习；设yi是全局信号，dj是是需要学习的字典，为稀疏系数；全局信号表示为式1； 其中，p表示局部字典的个数；通过同时优化稀疏表示和字典来训练字典，其中，卷积稀疏编码使用下面策略优化式2： 其中，m表示全局信号的个数，K表示稀疏度；将整个词典的总平方表示误差的总和最小化： 步骤2，源图像分解使用快速傅里叶变换分解红外源图像yA与可见光源图像yB，分别获得低频部分和细节分量步骤3，低频部分的融合；针对低频部分，采用平均值策略获得低频融合结果，如式4： 其中是融合后的低频部分；步骤4，细节分量的融合；首先将卷积稀疏编码和卷积字典{dj}应用于高频分量获得高频分量的稀疏系数如式5和式6； 其中J是卷积字典{dj}的尺寸，j＝1,...,J；然后对稀疏系数使用最大值策略，如式7，获得高频分量融合稀疏系数 最后将获得的系数与所学习的卷积字典进行卷积得到融合后的高频分量yHF，如式8； 步骤5，图像重构最终的融合图像通过以下策略重构； 得到yF为融合后的图像。

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