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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利二区荧光与可见光图像融合方法和装置、电子设备及介质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：CN120374422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510868435.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权二区荧光与可见光图像融合方法和装置、电子设备及介质是由唐华容;朱滔;闻强;张英丽;邵株燕;郭杨垄设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本二区荧光与可见光图像融合方法和装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种二区荧光与可见光图像融合方法和装置、电子设备以及介质，涉及图像处理技术领域，本公开具体实现方案为：实时获取同一目标场景下目标物体的可见光图像、初始二区荧光图像以及一区荧光图像；基于可见光图像，对初始二区荧光图像进行自适应降噪，得到降噪二区荧光图像；基于一区荧光图像，对降噪二区荧光图像进行图像增强，得到增强二区荧光图像；将增强二区荧光图像与可见光图像进行融合，得到融合图像。由此，通过该融合图像提高了目标物体的识别效果。

本发明授权二区荧光与可见光图像融合方法和装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种二区荧光与可见光图像融合方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取同一目标场景下目标物体的可见光图像、初始二区荧光图像以及一区荧光图像； 基于所述可见光图像，对所述初始二区荧光图像进行自适应降噪，得到降噪二区荧光图像； 将所述一区荧光图像和所述降噪二区荧光图像输入预先训练的光谱转换生成对抗网络，得到所述光谱转换生成对抗网络输出的增强二区荧光图像，所述光谱转换生成对抗网络用于学习一区荧光图像的特征并在所述降噪二区荧光图像对抗下生成增强二区荧光图像； 将所述增强二区荧光图像与所述可见光图像进行融合，得到融合图像； 其中，在将所述一区荧光图像和所述降噪二区荧光图像输入预先训练的光谱转换生成对抗网络之前，还包括： 构建目标区域的结构图谱，所述结构图谱包括边缘梯度信息、形状先验信息以及拓扑连接关系； 将所述结构图谱、所述一区荧光图像以及所述降噪二区荧光图像输入预先训练的光谱转换生成对抗网络，得到所述光谱转换生成对抗网络输出的增强二区荧光图像；所述光谱转换生成对抗网络在训练时具有一致性损失函数，所述一致性损失函数用于计算结构图谱提取的边缘特征张量与增强二区荧光图像的边缘特征张量之间的欧式距离，以使增强二区荧光图像保持与一区荧光图像的局部连续性与纹理一致性。

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浙江省肿瘤医院，其通讯地址为：310005 浙江省杭州市拱墅区半山东路1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”。