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龙图腾网获悉苏州苏映视图像软件科技有限公司申请的专利图像融合模型的训练方法、图像融合方法及应用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：CN119941531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510432562.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权图像融合模型的训练方法、图像融合方法及应用是由张嘉睿;蔡利冰;王士涛设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像融合模型的训练方法、图像融合方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像融合模型的训练方法、图像融合方法及应用。其中，图像融合模型的训练方法中，所述图像融合模型用于融合同一视角或不同视角的图像以生成融合图像，所述方法包括：建立训练样本集，所述训练样本集包括在同一视角或不同视角对目标对象拍摄的图像样本和所述目标对象的参考图像；构建融合损失函数，所述融合损失函数包括基础损失子项、感知损失子项以及结构相似性损失子项中的至少两个；基于所述融合损失函数对所述图像融合模型进行训练，确定所述图像融合模型的模型参数。本发明的图像融合模型的训练方法通过构建融合损失函数，能够提升且强化模型对图片的还原能力，增强了图像整体的结构保真度。

本发明授权图像融合模型的训练方法、图像融合方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种图像融合方法，其特征在于，包括： 获取待融合图像集，其中，所述待融合图像集包括在不同视角以不同曝光度对目标对象拍摄的图像； 基于图像融合模型的训练方法获得的图像融合模型，融合所述待融合图像集中在同一视角以不同曝光度对目标对象拍摄的图像，获得各视角的中间融合图像； 配准所述各视角的中间融合图像后进行融合，获得所述目标对象的融合图像； 其中，所述图像融合模型用于融合同一视角或不同视角的图像以生成融合图像，所述图像融合模型的训练方法包括： 建立训练样本集，所述训练样本集包括在同一视角或不同视角对目标对象拍摄的图像样本和所述目标对象的参考图像； 构建融合损失函数，所述融合损失函数包括基础损失子项、感知损失子项以及结构相似性损失子项中的至少两个，其中，所述基础损失子项包括像素损失子项和或图像梯度损失子项，所述像素损失子项表示融合图像相对于参考图像的像素误差，所述图像梯度损失子项表示融合图像相对于参考图像的图像梯度误差；所述感知损失子项表示融合图像相对于参考图像的高频特征误差；所述结构相似性损失子项表示融合图像相对于参考图像的结构相似性误差； 基于所述融合损失函数对所述图像融合模型进行训练，确定所述图像融合模型的模型参数。

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