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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取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：CN119942042B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510413770.7，技術領域涉及：G06V10/10；該發明授權一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取方法是由張艷寧;閆慶森;周威宇;王明圓;孫瑾秋;朱宇設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取方法，包括：智能體通過執行當前時刻的成像參數獲取當前時刻圖像以及上一時刻的融合圖像，利用當前時刻圖像以及所述融合圖像構建當前時刻的狀態值；利用特征提取網絡對當前時刻的狀態值進行特征提取，得到當前時刻的狀態特征；基于當前時刻的狀態特征，智能體通過與環境交互獲取下一時刻的狀態特征；設置雙價值網絡，基于所述策略網絡以及下一時刻的狀態特征對所述雙價值網絡進行訓練；在雙價值網絡訓練過程的每一次訓練后，利用預設損失函數對策略網絡進行訓練；當雙價值網絡以及所述策略網絡訓練好之后，保存訓練好的策略網絡用于智能體圖像動態獲取過程中的優化控制。

本發明授權一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于成像參數優化控制的圖像動態獲取方法，其特征在于，包括：智能體通過執行當前時刻的成像參數獲取當前時刻圖像以及上一時刻的融合圖像，利用當前時刻圖像以及所述融合圖像構建當前時刻的狀態值；所述成像參數、狀態值分別為當前時刻動作空間、狀態空間的取值；利用特征提取網絡對當前時刻的狀態值進行特征提取，得到當前時刻的狀態特征；基于當前時刻的狀態特征，智能體利用策略網絡通過與環境交互獲取下一時刻的狀態特征；設置雙價值網絡，基于所述策略網絡以及下一時刻的狀態特征對所述雙價值網絡進行訓練；在雙價值網絡訓練過程的每一次訓練后，利用預設損失函數對策略網絡進行訓練；當雙價值網絡以及所述策略網絡訓練好之后，保存訓練好的策略網絡用于智能體圖像動態獲取過程中的優化控制；所述雙價值網絡在進行訓練時所采用的獎勵函數包括基于時空頻互補性的度量以及基于熵的度量；在基于時空頻互補性的度量中，通過設定閾值和交并操作計算時空域互補性，利用當前時刻圖像和對應的歷史融合圖像的幅度譜、相位分別確定幅度互補性、相位互補性后，加權得到時頻域互補性；在基于熵的度量中，確定所述歷史融合圖像的信息熵；最后將時空域互補性、時頻域互補性以及信息熵進行加權組合，得到所述獎勵函數；所述獎勵函數的構建過程包括：計算時空域互補性CspatialIt,I′f： 其中，圖像I為當前時刻圖像It或當前時刻的歷史融合圖像I′f；EI是二值掩碼，Ii，j表示圖像I在像素位置i，j的像素值，tlow為預設的低閾值，thigh為預設的高閾值；計算時頻域互補性CfreIt，I′f：CfreIt，I′f＝λ1·CmagIt，I′f+λ2·ChpaIt，I′f；其中，λ1和λ2為權重系數；CmagIt，I′f為幅度互補性，CphaIt，I′f為相位互補性；則獎勵函數R表示為：R＝w1·CspatialIt，I′f+w2·CfreIt，I′f+w3·HI′f；其中，w1、w2、w3為權重系數，HI′f是歷史融合圖像I′f的信息熵。

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工業大學，其通訊地址為：710068 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；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”。