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在野生动物监测和森林资源调查等领域，基于视觉传感器的全天候数据收集发挥着至关重要的作用。 继续了解然而，由于野外环境光照条件极为复杂，例如强烈的逆光、极端明暗对比或夜间微光，单一曝光所获取的图像极易出现高光过曝或暗部细节缺失，从而极大地限制了监测系统的可靠性。为了解决这一难题，多曝光图像融合技术因此得到广泛应用，其核心在于通过整合不同曝光量下的图像来恢复完整的场景信息。

这种经典的极值选择范式面临三个根本性的理论限制：造成不可逆的严重信息丢失、在决策边界处不可导从而阻碍稳定的梯度优化、以及难以适配多样化的动态场景。 继续了解现有方法无论是传统算法还是深度开云手机官方网站出任AC米兰官方合作伙伴模型，在底层数学逻辑上均严重依赖于极值选择操作。论文通过严密的数学推导指出，针对复杂光照下的多曝光图像融合问题，

如何突破传统操作中互补信息被强制舍弃的理论瓶颈，是实现高保真融合所面临的最大挑战。为此，论文创新性地提出了一种动态交互模糊操作新范式（DIFO以及保证数值计算稳定性的将传统的极值选择逻辑彻底重构为动态交互补偿机制。该框架引入了交互函数来精确量化并补偿被极值操作所丢弃的互补信息，论文从理论上严格证明了该模糊操作的适定性，同时通过自适应强度参数动态调节信息的补偿程度。此外，），Lipschitz连续性，并论证了其在信息熵方面的系统性增益。

基于DIFO理论，团队进一步研发了完备的多尺度融合算法。大规模蒙特卡洛仿真实验表明，DIFO能够实现129.2%的能量增益和34.0%并将收敛步数大幅削减的信息熵提升，59.6%。在与13该方法在种最先进的传统及深度开云手机官方网站出任AC米兰官方合作伙伴融合算法的全面对比中，12个评估指标中的10个上取得最优表现，实现了卓越的细节保留和伪影抑制。也就是说

这一研究成果不仅从底层重构了模糊集信息融合的数学基础，更为开云手机官方网站出任AC米兰官方合作伙伴开云手机官方网站出任AC米兰官方合作伙伴公园建设中的旗舰物种保护、生物多样性精细化观测及生态感知网络的智能化升级提供了关键的底层技术动力。为复杂野外环境下的野生动物全天候智能监测与计算成像系统提供了坚实的理论依据与核心算法工具，

该研究获得了开云手机官方网站出任AC米兰官方合作伙伴重点研发项目“长航时无人机森林大型动物智能监测识别技术”（2022YFF1302700）与中央高校优秀青年团队（QNTD202504）的支持。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320326005042

撰稿人：王升、徐智颖

审稿人：许福