申请/专利权人：深圳市日多实业发展有限公司

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117893871B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06T7/13;H04N5/265;H04N5/262

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种频谱段融合方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取内窥模组的多通道视频流，根据所述多通道视频流和内窥模组的特性信息确定视频流的各频谱段；分别对所述各频谱段进行边缘检测，并根据边缘检测结果确定来自不同通道的相同频谱段的特征值；基于注意力机制感知所述相同频谱段在各自通道的重要系数；根据所述重要系数和所述特征值对所述来自不同通道的相同频谱段进行融合；通过上述方式，在获取内窥模组的多通道视频流后，结合特性信息确定各频谱段，然后根据各频谱段的边缘检测结果确定来自不同通道的相同频谱段的特征值，并结合重要系数进行频谱段的融合，从而能够有效提高融合频谱段的准确性。

主权项：1.一种频谱段融合方法，其特征在于，所述频谱段融合方法包括以下步骤：获取内窥模组的多通道视频流，根据所述多通道视频流和内窥模组的特性信息确定视频流的各频谱段；分别对所述各频谱段进行边缘检测，并根据边缘检测结果确定来自不同通道的相同频谱段的特征值；基于注意力机制感知所述相同频谱段在各自通道的重要系数；根据所述重要系数和所述特征值对所述来自不同通道的相同频谱段进行融合；所述分别对所述各频谱段进行边缘检测，并根据边缘检测结果确定来自不同通道的相同频谱段的特征值，包括：分别对所述各频谱段进行边缘检测，并根据边缘检测结果得到各通道的频谱段特征值；根据所述频谱段特征值生成各通道的频谱特征值矩阵；将所述各通道的频谱特征值矩阵进行合并，得到目标频谱特征值矩阵；通过目标元素比较算法根据所述目标频谱特征值矩阵确定相同频谱段的特征值；确定多通道视频流的通道标识信息；根据所述通道标识信息和相同频谱段的特征值确定来自不同通道的相同频谱段的特征值；所述基于注意力机制感知所述相同频谱段在各自通道的重要系数，包括：确定多通道视频流的显示特性信息；基于注意力机制感知所述相同频谱段对所述多通道视频流的显示特性信息的贡献值；获取历史贡献值与频谱段之间的映射关系；基于深度学习算法根据所述历史贡献值与频谱段之间的映射关系训练重要系数预测模型；根据所述重要系数设置模型预测相同频谱段在各自通道的重要系数；所述根据所述重要系数和所述特征值对所述来自不同通道的相同频谱段进行融合，包括：根据所述重要系数对所述来自不同通道的相同频谱段进行排序；对排序后的来自不同通道的相同频谱段进行小波分解，得到第一频谱段和第二频谱段；基于多波段融合算法对所述第一频谱段进行融合，得到第一融合频谱段；基于离散余弦变换融合算法对所述第二频谱段进行融合，得到第二融合频谱段；对所述第一融合频谱段和所述第二融合频谱段进行小波逆融合。

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权利要求：

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