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龙图腾网获悉江南大学申请的专利特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法、系统和介质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：CN118212267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410415615.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法、系统和介质是由钱琨;孙文君;沈易航;陈嘉玲;沈健;张首金设计研发完成，并于2024-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法、系统和介质。本发明涉及数字图像处理技术领域，所述方法包括：提取原高维红外高光谱图像的信息熵最大的三个波段，从而对原始图进行了降维处理。然后，提取红外特征融合进原图像以实现红外高光谱图像的特征增强，使用融合红外特征的高光谱图像提取HOG特征和深度特征根据DCF框架制作跟踪器，对跟踪过程实现特征级融合和决策级融合,最终实现高光谱目标跟踪，可对复杂背景下高光谱图像序列中的目标实现快速有效的跟踪。

本发明授权特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种特征增强的红外高光谱视频目标跟踪方法，其特征在于： 获取原始红外高光谱图像，对原始红外高光谱图像进行预处理，得到预处理后的图像； 载入预处理后的图像中的第一帧图像作为当前帧图像，根据当前帧图像提取感兴趣的区域，对感兴趣的区域进行红外特征增强操作，得到增强后的图像；其中，得到增强后的图像的具体步骤包括： S2-2、获得当前帧图像目标框的左上角坐标及目标框的大小，根据目标框选取感兴趣的区域；其中，所述S2-2的步骤为： S2-2-1、框出预处理后的所述第一帧图像中待跟踪目标图像区域作为目标框，将所述待跟踪目标图像区域的形心位置作为待跟踪目标的初始位置，获得跟踪目标的中心点及目标框的高宽； S2-2-2、判断所述目标框的所在区域占整体所述第一帧图像大小的面积；若所述目标框的所在区域大于整体所述第一帧图像的0.05，则判定为大目标；反之，判定为小目标； S2-2-3、根据所述大目标或所述小目标计算背景区域； S2-2-4、根据所述大目标或所述小目标计算前景区域； S2-2-5、对所述背景区域和所述前景区域进行饱和处理； S2-3、预处理后的图像为三波段高光谱图像，将所述三波段高光谱图像的最高信息熵放到第一个波段中；提取当前帧图像的所述第一个波段，使用四叉树分解当前帧图像成块，得到多个块图像； S2-4、对每个块图像进行腐蚀操作，并使用贝塞尔插值法重构当前帧图像的背景，得到重构后的背景图像； S2-5、使用当前帧图像减去重构后的背景图像得到红外目标增强的单维图像； S2-6、将单维图像与当前帧图像融合，得到增强后的图像； 提取增强后的图像的HOG特征作为第一个特征；根据预设文件训练预处理后的图像，得到训练后的图像，提取训练后的图像的Conv4-4卷积层特征作为第二个特征，提取训练后的图像的Conv5-4卷积层特征作为第三个特征； 根据第一个特征、第二个特征和第三个特征使用高斯响应模板得到判别相关滤波跟踪器； 根据第一个特征、第二个特征、第三个特征和判别相关滤波跟踪器得到第一特征响应图、第二特征响应图和第三特征响应图；通过将第一特征响应图、第二特征响应图和第三特征响应图之间进行线性组合，得到第四特征响应图、第五特征响应图、第六特征响应图和第七特征响应图；其中，每个特征响应图作为一个跟踪判别专家； 第一特征响应图、第二特征响应图、第三特征响应图、第四特征响应图、第五特征响应图、第六特征响应图和第七特征响应图中最大值位置作为预测的跟踪目标中心所在位置； 根据跟踪判别专家的配对评估和自我评估分数得到每个跟踪判别专家当前帧图像跟踪的鲁棒性得分，选择鲁棒性得分最高的跟踪判别专家跟踪当前帧图像； 更新判别相关滤波跟踪器，并对跟踪判别专家进行自适应更新；其中，所述判别相关滤波跟踪器表示为： ， ， ， ， ， 其中，为高斯滤波器，为正则化参数，为通过链接所有循环位移的数据矩阵，为第通道上的滤波器，，⊙为逐元素乘积；为向量的离散傅里叶变换DFT，为的复共轭，为正则化参数，为滤波器的分子，为滤波器的分母，η为学习速率； 判断当前帧图像是否为预处理后的图像的最后一帧图像： 若是，则完成目标跟踪任务，得到预测结果； 若否，则载入预处理后的图像中的下一帧图像作为当前帧图像，并根据当前帧图像提取感兴趣的区域，对感兴趣的区域进行红外特征增强操作，得到增强后的图像。

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