基于可能性分布证据合成的红外与可见光视频拟态融合显著帧检测方法

本发明涉及多模态视频融合领域，具体为基于可能性分布证据合成的红外与可见光视频拟态融合显著帧检测方法，通过差异特征时空联合表征模块，充分表征双模态视频中特征的幅度和频率分布。通过可能性分布函数及分布合成规则，实现复杂场景下差异特征变化的灵活量化，克服传统基于阈值的方法在捕捉不确定性和显著变化方面的局限。利用多属性决策对差异特征变化显著性进行排序，驱动拟态融合策略的优化选择。基于D‑S证据合成规则对多源差异特征信息进行融合决策，实现了显著帧的精准检测。本发明通过显著帧的精准识别和融合策略的自适应优化，提高了动态场景中红外和可见光视频融合的质量，突破了传统方法中因结构固定而导致融合性能欠佳的限制。