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龍圖騰網恭喜西北農林科技大學申請的專利一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115393233B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210878279.8，技術領域涉及：G06T5/40；該發明授權一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法是由任文藝;孟建雯;楊婷;趙曼;何天宇;馮揚;于若寧;伍丹;張銳;解迎革設計研發完成，并于2022-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法，首先對分焦平面偏振傳感器獲取的不同偏振態圖像進行Stokes解算，得到Stokes矢量，利用它們獲得線偏振度、線偏振角的映射以形成新的偏振特征圖像，并與光強圖像組合獲得一組新的數據范式，再利用基于卷積神經網絡的自編碼器從目標的光強信息和偏振特征圖像進行特征提取、特征融合，圖像重建。本發明能夠最大程度降低由材料屬性和光照環境引起的偏振模糊，并對各類場景具有魯棒性，通過自編碼器的圖像融合方法能夠使得特征得以充分的提取并融合，保留并增強目標的偏振信息，提高復雜背景下的目標檢測能力。

本發明授權一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自編碼器的全線偏振圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，對由偏振成像技術獲取的偏振圖像進行Stokes解算，得到4個Stokes參量S0，S1，S2，S3，公式如下： （公式1）并根據偏振圖像的Stokes矢量確定線偏振度圖像DoLP和線偏振角圖像AoLP： （公式2） （公式3）其中，S0表示光強圖像，S1表示線性或垂直線偏振分量圖像，S2表示45度或135度處的線性偏振分量圖像，S3表示光束中右旋或左旋的偏振分量圖像，在自然環境中，圓偏振分量很小，可忽略；I0、I45、I90、I135分別表示0°、45°、90°、135°四個偏振方向的出射光強偏振圖像，IL和IR分別表示左、右旋圓偏振圖像；步驟2，獲得線偏振度圖像DoLP、線偏振角圖像AoLP的映射以形成新的偏振特征圖像，將線偏振度圖像DoLP、線偏振角圖像AoLP的映射分別記為L1、L2：L1＝DoLP·cos2AoLP公式4L2＝DoLP·sin2AoLP公式5；步驟3，利用局部直方圖均衡算法對光強圖像S0進行局部均衡處理，調整其像素值分布；步驟4，將所述步驟3處理后的光強圖像S0、由公式4和公式5獲得的偏振特征圖像L1和L2，送入預訓練好的基于自編碼器的圖像融合網絡，所述圖像融合網絡包括編碼器、融合層、解碼器；所述步驟3處理后的光強圖像S0、L1和L2分別經過編碼器進行特征提取后獲得的高維度特征在融合層對應加權，再通過解碼器重建生成融合圖像；其中所述圖像融合網絡具體結構為：編碼器，即特征提取階段，使用一個標準卷積層和一個級聯密集連接的卷積塊組合，分別用于提取粗糙特征和深層特征，得到訓練集的源圖像的多維特征圖；其中，級聯密集連接的卷積塊由三個卷積層組成，每一層的輸出被用作所有后續層的輸入；所有的卷積層由卷積核、批量歸一層和ReLU激活層組成；網絡中所有卷積核的尺寸都相同，均為3X3，自編碼器的各個卷積層的維度都是16，其中，最后一個卷積層不包含ReLU層；融合層，融合層的機制是像素加權，不參與網絡訓練；解碼器，即圖像重建階段，該階段從高層次的特征中恢復出最后的融合結果；解碼器由5層卷積層組成，各卷積層的維度分別是64，32，16，8，1。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北農林科技大學，其通訊地址為：712100 陜西省咸陽市楊凌示范區西農路22號西北農林科技大學理學院；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。