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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统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：CN119991703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510144565.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统是由叶波;曹弘贵;邹杨坤;万梓洁;尹绍达设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统，应用于红外图像处理技术领域，包括：利用可见光图像中的细节信息，并采用引导图像滤波方法对采集的行人的红外图像进行去噪处理，得到处理后的图像；构建改进的脉冲耦合神经网络模型，包括：将图像中各像素的背景得分作为连接强度，将图像的背景区域的聚类中心作为动态阈值；利用所述改进的脉冲耦合神经网络模型对处理后的图像进行图像分割，得到分割图像。以此方式，本发明得到的改进模型可以根据分割结果自动停止，不会产生过分割现象，可以有效分割各类环境复杂的红外行人图像，对背景存在较多热源干扰的红外图像具有较好的分割效果。

本发明授权一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用可见光图像中的细节信息，并采用引导图像滤波方法对采集的行人的红外图像进行去噪处理，得到处理后的图像； 构建改进的脉冲耦合神经网络模型，包括：将图像中各像素的背景得分作为连接强度，将图像的背景区域的聚类中心作为动态阈值； 其中，所述连接强度的计算过程为： 采用SLIC超像素分割算法将红外图像分割为多个超像素，每个超像素视为图的一个节点； 将生成的超像素作为顶点建立得到无向图，并使用亮度相似性作为超像素之间的边权重； 在所述无向图上定义顶点间发生转移的概率转移矩阵，并设置一个节点的背景得分向量； 对所述背景得分向量进行迭代更新，并将更新后的背景得分向量映射到原始的红外图像中，经归一化处理后，得到连接强度； 其中，所述将图像的背景区域的聚类中心作为动态阈值的方式为： 采用迭代递进的方式，将点火区域由小到大递进，逐步分割出图像中热辐射值相对较低的背景区域，表达式如下： 其中，Iij为在原始红外图像上坐标为i,j的中心神经元对应像素点的灰度值，Yij[n]为当前迭代运算下的脉冲输出，O为原始红外图像的行像素数，P为原始红外图像的列像素数，mn表示神经元脉冲输出Yij[n]将整个图像划分为背景Yij[n]＝1和目标Yij[n]＝0的特定条件下，背景的聚类中心，即动态阈值； 利用所述改进的脉冲耦合神经网络模型对处理后的图像进行图像分割，得到分割图像。

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