买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准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：CN119068002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411131169.0，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准方法及系统是由胡蕾;方竞鹏;徐睿设计研发完成，并于2024-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准方法及系统，方法包括：搭建图像配准模型，图像配准模型包括两个支路，第一支路对红外图像与弱可见光图像进行特征提取和配准处理，第二支路对红外图像与增强的弱可见光图像进行特征提取和配准处理，并综合两个支路的配准结果得到更为准确的红外与弱可见光图像配准效果；在两个支路的红外图像与弱光可见光图像特征提取时，额外融入通过基于注意力机制的方法提取到的边缘特征，使得红外图像的边缘特征得到充分利用；通过对弱光可见光图像进行颜色增强处理，提高了弱可见光图像特征表达的全面性，提高了红外图像和可见光图像间的对齐精度。

本发明授权基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于颜色边缘增强的红外与弱可见光图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建图像配准模型，所述图像配准模型包括两个支路，分别为第一支路和第二支路；在训练阶段，获取红外图像I和弱可见光图像V，对弱可见光图像V进行内部颜色增强，生成对应的增强图像A；所述第一支路上，包含两个特征提取网络、两个边缘检测网络和一个匹配及回归网络，该支路上的两个特征提取网络分别提取红外图像I和弱可见光图像V的内容特征，两个边缘检测网络分别提取红外图像I和弱可见光图像V的边缘特征，之后将红外图像I和弱可见光图像V各自的内容特征和边缘特征进行融合，得到各自的融合特征；所述第二支路上，包含一个特征提取网络和一个匹配及回归网络，该支路上的特征提取网络提取增强图像A的内容特征，将提取的内容特征与第一支路中弱可见光图像V的边缘特征进行融合，得到增强图像A的融合特征；将红外图像I的融合特征与弱可见光图像V的融合特征输入第一分支中的匹配及回归网路，进行匹配和几何变换参数预测；将红外图像I的融合特征与增强图像A的融合图像输入第二分支中的匹配及回归网络，进行匹配和几何变换参数预测；对两个分支进行并行训练和权重共享，满足预设目标后，得到最终的图像配准模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330022 江西省南昌市紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。