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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种红外和可见光图像的特征级融合方法、系统与设备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：CN119942283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510028911.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种红外和可见光图像的特征级融合方法、系统与设备是由杨旭升;杨宇帆;史秀纺;张文安;付明磊设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外和可见光图像的特征级融合方法、系统与设备在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，本发明提出了一种红外与可见光特征级融合的方法、系统与设备；通过将Haar变换与卷积神经网络的特征提取相结合，使红外和可见光图像的特征提取具有侧重性；设计交叉注意力机制，使得模型能够对可见光和红外图像的低频共有信息和高频独有信息分别处理；提出新的密集连接形式，结合边缘算子和卷积块注意力机制，减轻计算量，提高浅层特征的复用性。

本发明授权一种红外和可见光图像的特征级融合方法、系统与设备在权利要求书中公布了：1.一种红外与可见光特征级融合的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取红外和可见光图像数据集，预处理数据集，得到训练集； S2：构建基于特征级红外与可见光图像融合网络模型，包括浅层特征提取模块HaarFeatureExtraction，密集连接模块SADense，红外图像增强模块HaarImageEnhancement，交叉注意力模块WTCrossAttention； 所述浅层特征提取模块HaarFeatureExtraction使用Haar变换对图像进行分解，将可见光与红外图像划分为高低频子带；浅层特征提取模块包含红外浅层特征提取模块和可见光浅层特征提取模块，其中红外特征提取模块包含2个3*3卷积层，一个1*1卷积层构成，可见光特征提取模块包含2个3*3卷积层，一个1*1卷积层构成； 所述密集连接模块SADense，通过密集连接浅层特征的方式，实现浅层特征的复用，包含一个Sobel算子，一个1*1卷积层，两个3*3卷积层和一个卷积块注意力机制； 红外图像增强模块HaarImageEnhancement，通过Haar变换分解图像，增强红外背景轮廓信息，与可见光的细节信息拟合，输出红外特征增强图像； 所述交叉注意力模块HaarCrossAttention，包含一个通道维度注意力模块，由一个空间平均池化层，两个1*1卷积层，两个relu激活函数和一个sigmoid激活函数组成；一个空间维度注意力模块，由一个通道平均池化层，一个7*7卷积层，一个sigmoid激活函数组成；一个转置注意力模块，由一个图像转置层，两个1*1卷积层组成；并采用小波变换对高低频信息分别处理； S3：设置网络参数，包括：设置初始学习率Ir0，训练轮次epochs，批处理大小batch-size； S4：根据S2构建的基于特征级红外与可见光图像融合网络模型，使用S1中的训练集进行训练，得到网络模型的最佳权重文件； S5：将所得权重文件应用于图像融合，最终将所得融合图像输入下游目标检测任务。

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