恭喜吉林大学王勇获国家专利权
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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN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:CN116205828B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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:202211726968.3,技术领域涉及:G06T5/50;该发明授权基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法是由王勇;谢文洁;王宇庆设计研发完成,并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN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蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法,包括:通过ON中心型感受野模型分别对可见光源图像和红外源图像进行预处理,并提取红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息,将得到的红外特有信息和可见光特有信息分别作为新红外源图像和新可见光源图像;基于响尾蛇的六种双模式细胞机制对预处理后的图像、新红外源图像和新可见光源图像进行增强,得到增强的图像特征信息;PCNN模型对增强的图像特征信息进行融合,通过蛇优化算法对PCNN模型进行自适应调参,得到融合图像。本发明可以得到更多的特征信息,提高了图像融合效果。
本发明授权基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法在权利要求书中公布了:1.基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法,其特征在于,包括:通过ON中心型感受野模型分别对可见光源图像和红外源图像进行预处理,并提取输入的红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息,将得到的红外特有信息和可见光特有信息分别作为新红外源图像和新可见光源图像;基于响尾蛇的六种双模式细胞机制对预处理后的图像、新红外源图像和新可见光源图像进行增强,得到增强的图像特征信息;PCNN模型对增强的图像特征信息进行融合,通过蛇优化算法对PCNN模型进行自适应调参,得到融合图像;蛇优化算法包括:S1:初始化种群,初始化公式为:Xi=Xmin+r×Xmax-Xmin其中,Xmax和Xmin是待优化函数的上下边界,按照1:1的比例将种群分为雌性和雄性两部分,r是一个0-1的随机数,Xi表示第i个蛇的位置;S2:定义温度Temp和食物量Q: 其中,t表示当前迭代,T表示最大迭代次数,c1=0.5,即全局最佳适应度;S3:判断食物量Q是否小于0.25,若小于则执行S4进行全局搜索,否则执行S5进行局部搜索;S4:蛇选择随机位置来搜寻食物,并更新蛇相对于食物的位随机搜索公式为: 其中,表示雄性位置,表示随机选择的雄性位置,c2=0.05,rand表示0到1的随机数; 其中,是随机选择的雄性位置的适应度值,是的适应度值; 其中,表示雌性位置,表示随机选择的雌性位置,c2=0.05,rand表示0到1的随机数; 其中,是随机选择的雌性位置的适应度值,是的适应度值;S5:判断温度Temp是否大于0.6,若大于蛇将会向食物的位置移动,即向全局最佳适应度靠近:Xi,jt+1=Xfood±c3×Temp×rand×Xfood-Xi,jt其中,Xfood为全局最优位置,c3=2,Xi,jt为蛇群所有个体的位置;若温度Temp0.6,蛇将会发生战斗或交配行为,战斗模式: 其中,为第i个雄性位置,FM为雄性战斗值,为雌性最优位置;为雌蛇组中的最佳个体位置的适应度值,fi为蛇个体的适应度值; 其中,为第i个雌性位置,FF为雌性战斗值,为雄性最优位置;为雄性组中的最佳位置的适应度值,fi为蛇个体的适应度值;交配模式: 其中,Mm表示雄性交配能力,和分别表示雌性和雄性群体中最佳个体适应度,为第i个雌性的位置,如果有蛇蛋孵化时,选择最差的个体进行替换; 其中,Mf表示雌性交配能力,为第i个雄性位置,如果有蛇蛋孵化时,选择最差的个体进行替换;S6:判断当前迭代t是否小于最大迭代次数T,若小于继续进行迭代,执行S2,否则流程结束。
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