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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于任务驱动的等变一致性图像融合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：CN120339092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510773419.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统是由王振;崔新语;李英双;齐巧玲;董永峰设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统，对输入的红外和可见光图像进行特征分解得到各自的基础特征和细节特征，在后续融合处理中施加满足等变一致性约束的几何变换操作以保证特征的变换稳定性，并利用语义分割模型的语义分割任务的监督信息对融合模型进行语义约束。本发明通过损失函数部分协同优化等变一致性约束和语义损失，能够在保持对几何变换鲁棒性的同时，有效兼顾局部细节的保留与全局语义信息的增强，生成高质量的融合图像，并改善下游高级视觉任务的性能。

本发明授权基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于任务驱动的等变一致性图像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取红外图像和可见光图像； 构建融合模型，所述融合模型包括编码器、解码器和几何变换操作； 对所述红外图像和可见光图像在编码器中进行特征分解，得到各自的基础特征和细节特征； 将红外图像的基础特征与可见光图像的基础特征进行元素相加获得统一的基础特征；将红外图像的细节特征与可见光图像的细节特征进行元素相加获得统一的细节特征； 对统一的基础特征和统一的细节特征应用几何变换操作，分别获得变换后的基础特征和变换后的细节特征； 同时将统一的基础特征和统一的细节特征输入解码器中，获得融合图像； 所述融合图像应用几何变换操作，获得变换后的融合图像，将变换后的融合图像重新输入编码器、解码器中，得到重构后的融合图像； 其中，几何变换操作满足等变一致性约束； 在训练过程中，所述融合图像同时经过语义分割模型处理获得预测分割图，计算预测分割图与对应的真实分割标签图之间的语义损失；所述语义损失参与到整个模型的总损失计算和反向传播中，引导融合模型的参数更新，所述总损失由融合损失和语义损失加权获得； 以训练后的融合模型用于红外图像和可见光图像的融合。

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河北工业大学，其通讯地址为：300401 天津市北辰区西平道5340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”。