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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种在可见光-红外图像质量不稳定下的目标检测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：CN117011544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310754179.9，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种在可见光-红外图像质量不稳定下的目标检测方法是由王青旺;池永柯;沈韬;孙雨轩;刘佳丽设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在可见光-红外图像质量不稳定下的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在可见光‑红外图像质量不稳定下的目标检测方法。本发明先重建可见光和红外图像的不稳定目标信息，得到增量信息图像；将增量信息图像与原始可见光和红外图像进行融合，得到包含增量信息的可见光和红外图像；将可见光和红外图像输入到特征提取网络中，提取可见光和红外图像的全局特征；将全局特征输入到核相似性度量模块中，得到平衡优化网络的相似性权重；将相似性权重与全局特征相乘，得到平衡性优化的特征；将特征输入到特征融合模块中，得到融合后的特征图；将特征图输入到检测器进行目标检测。本发明能有效挖掘可见光和红外图像的增量信息，增强目标检测器对信息质量不稳定的可见光和红外图像的检测鲁棒性。

本发明授权一种在可见光-红外图像质量不稳定下的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种在可见光-红外图像质量不稳定下的目标检测方法，其特征在于：Step1：将可见光和红外图像输入到扩撒模型中，重建可见光和红外图像的不稳定目标信息，得到增量信息图像；Step2：将Step1得到增量信息图像与原始可见光和红外图像进行融合，得到包含增量信息的可见光和红外图像；Step3：将Step2得到的可见光和红外图像输入到特征提取网络中，提取可见光和红外图像的全局特征；Step4：将Step3得到的特征输入到核相似性度量模块中，得到平衡优化网络的相似性权重；Step5：将Step4得到的权重与Step3得到的特征相乘，得到平衡性优化的特征；Step6：将Step5得到的特征输入到特征融合模块中，以融合可见光和红外图像特征的互补信息，得到融合后的特征图；Step7：将Step6得到的特征图输入到检测器进行目标检测；Step1中所述的重建可见光和红外图像的不稳定目标信息的方式为先将可见光和红外图像进行融合，然后将融合后得到的图像转换成正态分布，具体为： 式中，rgb_images和thermal_images分别表示可见光和红外图像，Φ·代表将数据转换成正态分布操作，代表拟扩散过程的采样操作，Ic代表得到的增量信息图像；Step4中所述的核相似性度量模块为设计卷积层和全连接层，将可见光和红外图像特征映射为两个低维度特征向量，然后基于两个低维度特征向量，使用高斯核函数计算两个低维度特征向量的相似性，得到相似性权重，具体为： 式中，和分别代表可见光和红外图像特征的低维度向量，σ表示高斯核函数的参数，W表示相似性权重。

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