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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于目标感知的红外与可见光图像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：CN120339094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510811586.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于目标感知的红外与可见光图像融合方法是由范晓婷;周祥一;张重;刘爽设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标感知的红外与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标感知的红外与可见光图像融合方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1，获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个由红外图像与可见光图像组成的输入图像对；步骤S2，构建图像融合深度模型；步骤S3，基于所述训练数据集训练所述图像融合深度模型，得到目标图像融合深度模型；步骤S4，利用所述目标图像融合深度模型对于待融合图像对进行融合，获得融合图像结果。本发明通过目标感知区域融合子模型、空间‑频率注意力子模型和融合块子模型，实现了差异化特征提取与融合，提升了融合图像的清晰度、细节保留和下游视觉任务性能。

本发明授权一种基于目标感知的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标感知的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个由红外图像与可见光图像组成的输入图像对，所述输入图像对包括红外图像和可见光图像； 步骤S2，构建图像融合深度模型，其中，所述图像融合深度模型包括目标感知区域融合子模型、空间-频率注意力子模型和融合块子模型，所述目标感知区域融合子模型包括预训练二值图像分割模块、区域增强模块和并行多尺度卷积分支模块，其中：所述预训练二值图像分割模块用于接收红外图像，并基于所述红外图像通过已训练好的二值图像分割网络生成显著目标掩码及其反掩码；所述区域增强模块用于利用掩码及其反掩码对红外图像和可见光图像进行显著目标区域与背景区域的差异化增强处理，得到显著目标区域图像对和背景区域图像对，其中，表示显著目标区域，表示背景区域；所述并行多尺度卷积分支模块用于基于显著目标区域图像对和背景区域图像对提取显著目标区域和背景区域的多尺度区域特征； 步骤S3，基于所述训练数据集训练所述图像融合深度模型，得到目标图像融合深度模型； 步骤S4，利用所述目标图像融合深度模型对于待融合图像对进行融合，获得融合图像结果； 所述空间-频率注意力子模型包括频率集成双坐标注意力模块和空间注意力模块，其中： 所述频率集成双坐标注意力模块用于在频率域实现红外特征与可见特征的交互增强，生成频率注意力权重； 所述空间注意力模块用于利用频率注意力权重在空间域分别对区域差异化特征进行增强，生成空间-频率增强特征，； 所述频率集成双坐标注意力模块包括频率集成模块和双坐标注意力模块，其中： 所述频率集成模块用于基于所述区域差异化特征生成交互特征； 所述双坐标注意力模块用于基于所述交互特征生成频率注意力权重。

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天津师范大学，其通讯地址为：300387 天津市西青区宾水西道393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”。