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一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法
申请人信息
- 申请人:中国矿业大学; 江苏比特达信息技术有限公司
- 申请人地址:221000 江苏省徐州市大学路1号
- 发明人: 中国矿业大学; 江苏比特达信息技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410155470.9 |
| 申请日 | 2024/2/4 |
| 公告号 | CN117692652A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | H04N19/189 |
| 权利人 | 中国矿业大学; 江苏比特达信息技术有限公司 |
| 发明人 | 赵作鹏; 刘营; 胡建峰; 缪小然; 闵冰冰; 高宇蒙; 雅可; 贺晨; 赵广明; 周杰; 赵强; 唐婷 |
| 地址 | 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学; 江苏省徐州市泉山区中能科技园20号楼1-804 |
摘要文本
一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法，步骤包括采集同一场景下的可见光视频流和红外视频流；对采集的可见光视频流和红外视频流进行预处理，包括去噪、对比度增强操作，并采用生成对抗网络对视频进行编码；采用自适应编码损伤修复算法提升编码性能；通过融合编码算法对经编码损伤修复过的可见光视频和红外视频进行融合编码，生成融合视频流。实现了对不同模态视频流选择合适的预处理操作，减少了噪声的同时增强对比度，保持了视频更多的细节；通过在EDVR模型的框架中融入自适应损伤修复算法，增进了网络修复的效果，大大提高了可见光和红外视频数融合处理的效率以及质量，扩大了可见光与红外视频编码融合技术的适用范围。
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法，其特征在于，包括如下步骤：Step 1、采集同一场景下的可见光视频流和红外视频流；Step 2、对Step 1中采集的可见光视频流和红外视频流进行预处理，包括去噪、对比度增强操作，并采用生成对抗网络对视频进行编码；Step 3、采用自适应编码损伤修复算法提升编码性能；Step 4、通过融合编码算法对经Step 3编码损伤修复过的可见光视频和红外视频进行融合编码，生成融合视频流。