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龍圖騰網(wǎng)獲悉南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司申請的專利一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117575926B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311592211.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/50；該發(fā)明授權(quán)一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法及裝置是由王頌;張帥;趙林杰;鄒林;李銳海;羅德林設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-11-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法及裝置，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案先通過預(yù)設(shè)的圖像融合模型，對可見光源圖像和紅外源圖像進(jìn)行圖像融合，得到融合圖像，然后通過圖像分解模型，以通過圖像分解模型將融合圖像分解出第一分解圖像和第二分解圖像，由于分解結(jié)果的質(zhì)量直接取決于融合圖像，通過分解圖像與源圖像的比較，若分解圖像越趨近于對應(yīng)的源圖像，則說明融合圖像中保留了越多源圖像的有益信息，基于比較結(jié)果，對圖像融合模型的模型參數(shù)進(jìn)行循環(huán)迭代優(yōu)化，通過多次的參數(shù)優(yōu)化迭代，從而提高圖像融合模型輸出的融合圖像中的源圖像有益信息保留程度，最后利用優(yōu)化后的圖像融合模型，以獲得綜合性能更優(yōu)異的融合圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于可見光與紅外的圖像融合模型建模方法，其特征在于，包括： 獲取融合樣本源圖像，所述融合樣本源圖像包含相互對應(yīng)可見光源圖像和紅外源圖像； 通過預(yù)設(shè)的圖像融合模型，對所述可見光源圖像和所述紅外源圖像進(jìn)行圖像融合，得到融合圖像；其中，所述圖像融合模型采用多分支卷積層結(jié)構(gòu)，激活函數(shù)為LReLU函數(shù)，所述圖像融合模型被配置為：包含兩條私有模態(tài)處理分支和兩條共有模態(tài)處理分支，其中，每條私有模態(tài)處理分支上包含四個卷積層進(jìn)行特征提取，且其中的第三和第四個卷積層之間采用稠密連接；每條共有模態(tài)處理分支上包含三個卷積層進(jìn)行特征提?。粚蓷l共有模態(tài)處理分支的特征整合為單條共有模態(tài)分支，將私有模態(tài)的兩條分支特征與共有模態(tài)的單條分支特征通過基于L1規(guī)范和soft-max聯(lián)合使用的融合策略進(jìn)行整合，再通過一個激活函數(shù)為雙曲正切的卷積層處理后，得到融合圖像，得到融合圖像； 將所述融合圖像輸入到預(yù)設(shè)的圖像分解模型，以通過所述圖像分解模型將所述融合圖像分解出第一分解圖像和第二分解圖像，其中，所述第一分解圖像為基于所述融合圖像分解得到的可見光圖像，所述第二分解圖像為基于所述融合圖像分解得到的紅外圖像； 將所述第一分解圖像、所述第二分解圖像與所述可見光源圖像、紅外源圖像進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果，對所述圖像融合模型的模型參數(shù)進(jìn)行循環(huán)迭代優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的圖像融合模型。

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