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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利一种基于GAN网络的图像融合方法及装置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：CN117522713B 。

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：202311579156.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于GAN网络的图像融合方法及装置是由王颂;张帅;赵林杰;邹林;李锐海;罗德林设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN网络的图像融合方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于GAN网络的图像融合方法，涉及图像处理技术领域，本申请的方案先将融合素材图像输入到GAN网络架构中的生成器子模型，通过特定的生成器子模型生成第一融合图像，然后，将第一融合图像进行光照强化处理，使得其可以保留了可见光光照细节，再将处理后的第一融合图像送至判别器进行判别，根据所述判别器子模型输出的判别结果，当判别结果符合预设的融合图像输出要求，则输出所述第一融合图像，若否，则将判别结果返回生成器子模型以便用于生成器子模型的参数的优化更新。通过本方案得到的融合图像，能够更大程度地还原场景的丰富信息和红外辐射图像所要凸显的信息，解决了现有技术存在的融合质量低的技术问题。

本发明授权一种基于GAN网络的图像融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN网络的图像融合方法，其特征在于，包括： 获取若干组融合素材图像，其中，所述每一组融合素材图像包括：红外光图像和可见光图像； 将所述融合素材图像输入到生成器子模型，以根据所述生成器子模型中的生成器损失函数，结合所述融合素材图像中的红外光图像和可见光图像，得到第一融合图像，其中，所述生成器损失函数为：内容损失、感知损失和对抗性损失的加权和； 将所述第一融合图像输入光照感知子模型，通过所述光照感知子模型对所述第一融合图像进行光照强化处理，并将处理后的第一融合图像输入到判别器子模型，使得所述判别器子模型对所述第一融合图像进行判别，并根据所述判别器子模型输出的判别结果，输出所述第一融合图像或对所述生成器子模型的参数进行优化更新； 所述对抗性损失的表达式具体为： ； 式中，LG为对抗性损失，IG为光照感知子模型处理后输出的第一融合图像，IR为红外光图像，D代表所述判别器子模型，Ex~Pfake[]代表方程中所有数据是生成数据的期望，Ex~Preal[]代表方程中所有数据是真实数据的期望； 所述内容损失的表达式具体为： ； 式中，LC为内容损失，ζ和ζ'是通过将所述红外光图像和所述第一融合图像与拉普拉斯算子卷积所得到的边缘图，为平衡加权系数； 所述感知损失的表达式具体为： ； 式中，H和W为感知区域的高度和宽度，C是通道数，为VGG网络，i表示层索引序号。

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