买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利基于低秩和稀疏先验的通用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：CN120410892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510920674.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于低秩和稀疏先验的通用图像融合方法及系统是由黄淑英;夏晓;黄雪莹;杨勇设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩和稀疏先验的通用图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像融合技术领域，提供一种基于低秩和稀疏先验的通用图像融合方法及系统，方法包括通过基于低秩分解的公共特征编码器提取两幅源图像的共同特征；通过基于稀疏表示的独特特征编码器分别提取两幅源图像的稀疏独特特征；通过串行自适应融合模块将两幅源图像的稀疏独特特征进行融合，并和两幅源图像的共同特征进行融合，获得融合特征；将融合特征输入特征重建模块，获得融合图像。本发明通过挖掘源图像特征的内在关系来解决图像融合问题，将图像特征划分为共同特征和稀疏独特特征，使网络内部的信息流动更加清晰，极大地增加了网络的可解释性，不仅实现了有效的跨模态交互，还充分挖掘了模态独特特征。

本发明授权基于低秩和稀疏先验的通用图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩和稀疏先验的通用图像融合方法，其特征在于，包括： S1：通过基于低秩分解的公共特征编码器提取两幅源图像的共同特征； S11：通过联合特征提取模块提取两幅源图像的浅层联合特征； S12：采用非负矩阵分解对浅层联合特征进行低秩近似，获得基矩阵和系数矩阵； S13：将基矩阵和系数矩阵进行矩阵相乘，获得两幅源图像的共同特征； S2：通过基于稀疏表示的独特特征编码器分别提取两幅源图像的稀疏独特特征； S21：通过从源图像中减去两幅源图像的共同特征，获得两幅源图像的粗略独特特征； S22：根据两幅源图像的粗略独特特征构建稀疏分解模型； S23：通过核转置卷积块求解稀疏分解模型，获得两幅源图像的稀疏独特特征； S3：通过串行自适应融合模块将两幅源图像的稀疏独特特征进行融合，并和两幅源图像的共同特征进行融合，获得融合特征； 串行自适应融合模块包括两个基于熵的特征融合模块，依次实现两幅源图像的稀疏独特特征的融合，以及融合后的稀疏独特特征与共同特征的进一步融合，包括： S31：通过全局平均池化和最大池化提取两幅源图像的稀疏独特特征的细节和亮度，再通过卷积获得两幅源图像的稀疏独特融合特征，计算表达式为： 其中，为的稀疏独特融合特征，为全局平均池化，为最大池化操作，为的稀疏独特特征，为的稀疏独特融合特征，为的稀疏独特特征，为卷积操作； S32：通过计算两幅源图像的稀疏独特融合特征的信息熵，计算两幅源图像的融合权重；采用熵的计算来评估特征图中的信息量，从而获得两组特征的自适应权重，计算表达式为： 其中，为的权重，为的权重，为信息熵计算函数； S33：根据两幅源图像的融合权重将两幅源图像的稀疏独特融合特征进行融合，获得融合独特特征； 其中，为融合独特特征； S34：将融合独特特征和两幅源图像的共同特征进行融合，获得融合特征； S4：将融合特征输入特征重建模块，获得融合图像。

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工业大学，其通讯地址为：300387 天津市西青区宾水西道399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”。