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龍圖騰網獲悉天津工業大學申請的專利基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120410892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510920674.1，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法及系統是由黃淑英;夏曉;黃雪瑩;楊勇設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像融合技術領域，提供一種基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法及系統，方法包括通過基于低秩分解的公共特征編碼器提取兩幅源圖像的共同特征；通過基于稀疏表示的獨特特征編碼器分別提取兩幅源圖像的稀疏獨特特征；通過串行自適應融合模塊將兩幅源圖像的稀疏獨特特征進行融合，并和兩幅源圖像的共同特征進行融合，獲得融合特征；將融合特征輸入特征重建模塊，獲得融合圖像。本發明通過挖掘源圖像特征的內在關系來解決圖像融合問題，將圖像特征劃分為共同特征和稀疏獨特特征，使網絡內部的信息流動更加清晰，極大地增加了網絡的可解釋性，不僅實現了有效的跨模態交互，還充分挖掘了模態獨特特征。

本發明授權基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于低秩和稀疏先驗的通用圖像融合方法，其特征在于，包括： S1：通過基于低秩分解的公共特征編碼器提取兩幅源圖像的共同特征； S11：通過聯合特征提取模塊提取兩幅源圖像的淺層聯合特征； S12：采用非負矩陣分解對淺層聯合特征進行低秩近似，獲得基矩陣和系數矩陣； S13：將基矩陣和系數矩陣進行矩陣相乘，獲得兩幅源圖像的共同特征； S2：通過基于稀疏表示的獨特特征編碼器分別提取兩幅源圖像的稀疏獨特特征； S21：通過從源圖像中減去兩幅源圖像的共同特征，獲得兩幅源圖像的粗略獨特特征； S22：根據兩幅源圖像的粗略獨特特征構建稀疏分解模型； S23：通過核轉置卷積塊求解稀疏分解模型，獲得兩幅源圖像的稀疏獨特特征； S3：通過串行自適應融合模塊將兩幅源圖像的稀疏獨特特征進行融合，并和兩幅源圖像的共同特征進行融合，獲得融合特征； 串行自適應融合模塊包括兩個基于熵的特征融合模塊，依次實現兩幅源圖像的稀疏獨特特征的融合，以及融合后的稀疏獨特特征與共同特征的進一步融合，包括： S31：通過全局平均池化和最大池化提取兩幅源圖像的稀疏獨特特征的細節和亮度，再通過卷積獲得兩幅源圖像的稀疏獨特融合特征，計算表達式為： 其中，為的稀疏獨特融合特征，為全局平均池化，為最大池化操作，為的稀疏獨特特征，為的稀疏獨特融合特征，為的稀疏獨特特征，為卷積操作； S32：通過計算兩幅源圖像的稀疏獨特融合特征的信息熵，計算兩幅源圖像的融合權重；采用熵的計算來評估特征圖中的信息量，從而獲得兩組特征的自適應權重，計算表達式為： 其中，為的權重，為的權重，為信息熵計算函數； S33：根據兩幅源圖像的融合權重將兩幅源圖像的稀疏獨特融合特征進行融合，獲得融合獨特特征； 其中，為融合獨特特征； S34：將融合獨特特征和兩幅源圖像的共同特征進行融合，獲得融合特征； S4：將融合特征輸入特征重建模塊，獲得融合圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人天津工業大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道399號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。