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！

龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利一种红外图像与可见光图像的融合方法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：CN119850443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510327036.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种红外图像与可见光图像的融合方法是由陈子仪;蔡高升设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外图像与可见光图像的融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种红外图像与可见光图像的融合方法，属于计算机视觉及人工智能技术领域，包括：步骤S1、构建生成融合图像的图像融合网络模型；步骤S2、获取红外图像和对应的可见光图像以形成训练数据集，利用训练数据集，以损失函数对融合网络模型进行训练，损失函数与可见光图像与融合图像的结构相似度损失、基于红外图像与对应的可见光图像的语义热力图掩码区域的结构相似度损失、图像强度损失和图像梯度损失有关；步骤S3、将待融合的红外图像和对应的可见光图像输入经步骤S2训练后的融合网络模型，以得到最终的融合图像。本发明无需人工操作，降低算力要求，能够实现对图像的实时处理，不易丢失信息，效率更高。

本发明授权一种红外图像与可见光图像的融合方法在权利要求书中公布了：1.一种红外图像与可见光图像的融合方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、构建图像融合网络模型，所述图像融合网络模型包括两深度卷积网络、分别与两深度卷积网络的中间层连接的交叉卷积网络、融合模块、以及图像重构网络，两深度卷积网络分别用于进行红外图像和可见光图像的语义信息提取，以生成红外图像特征和可见光图像特征，交叉卷积网络用于生成红外图像与可见光图像的互补特征，融合模块用于将红外图像特征、可见光图像特征和互补特征融合以生成融合特征，图像重构网络用于对融合特征进行重构处理，以生成融合图像；步骤S2、获取红外图像和对应的可见光图像以形成训练数据集，利用训练数据集，以损失函数对融合网络模型进行训练，损失函数与可见光图像与融合图像的结构相似度损失、基于红外图像与对应的可见光图像的语义热力图掩码区域的结构相似度损失、图像强度损失和图像梯度损失有关；步骤S3、将待融合的红外图像和对应的可见光图像输入经步骤S2训练后的融合网络模型，以得到最终的融合图像；所述步骤S1中，所述深度卷积网络包括依次连接的初始化卷积模块和星型模块，星型模块包括依次连接的第一深度卷积层、中间层和跳跃连接层，中间层由两个并接的中间卷积构成，跳跃连接层由一个连接首尾的由Sobel算子与第一卷积层构成，所述交叉卷积网络包括依次连接的第二卷积层和第二深度卷积层，第二卷积层分别与两深度卷积网络的中间层连接；所述步骤S2中，将红外图像和对应的可见光图像输入多模态语义分割神经网络，通过反向梯度传播机制，生成语义热力图掩码，以形成红外图像与对应的可见光图像的语义热力图掩码区域；所述步骤S2中，损失函数表示为，其中，表示可见光图像与融合图像的结构相似度损失，表示基于红外图像与对应的可见光图像的语义热力图掩码区域的结构相似度损失，表示图像强度损失，表示图像梯度损失，和表示红外图像与对应的可见光图像输入多模态语义分割神经网络，并进行前向传播对卷积特征图进行可视化后，根据结构相似度计算的权重。

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华侨大学，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269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”。