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龙图腾网获悉浙江大学海南研究院申请的专利一种多聚焦图像栈的融合方法及计算机可读存储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：CN117274758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311169393.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多聚焦图像栈的融合方法及计算机可读存储介质是由郭卜瑜;谢歆哲;周桑君;王炜荔;李彦君设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多聚焦图像栈的融合方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多聚焦图像栈的融合方法及计算机可读存储介质。该方法包括获取输入的多聚焦图像栈中不同图层图像的高维特征并生成高维特征图，逐一计算每一图层图像的所有高维特征图的像素级平均空间频率梯度矩阵，计算输入的多聚焦图像栈各图像中具有相同坐标的像素的高维空间频率梯度响应，并生成决策矩阵，基于决策矩阵生成最终的融合图像。本发明通过在损失函数中引入梯度损失和空间频率损失，在编码器训练过程中约束图像的整体空间频率特征，使编码器的输出更加精确；本发明的编码器可用于高效、便捷地完成不同数量、分辨率和类别图像堆栈的多焦距融合任务，此外，最终融合只需生成一个决策矩阵，大大提高了融合效率，简化了融合过程。

本发明授权一种多聚焦图像栈的融合方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多聚焦图像栈的融合方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取输入的多聚焦图像栈中不同图层图像的高维特征并生成高维特征图，逐一计算每一图层图像的所有高维特征图的像素级平均空间频率梯度矩阵，图层为的图像的像素级平均空间频率梯度矩阵表示为： ； 其中，为第层图像的第c个高维特征矩阵， ； 其中，m为图层为的图像的行宽，n为图层为的图像的列宽，为图层为的图像的像素级空间频率，为坐标索引，的取值范围为[0,m-1]，的取值范围为[0,n-1]； 步骤2、计算输入的多聚焦图像栈各图像中具有相同坐标的像素的高维空间频率梯度响应，并生成决策矩阵，所述决策矩阵上每个元素的序号对应在输入的多聚焦图像栈中的图层索引位置，所述决策矩阵表示为： ； 其中，为决策矩阵， ； 其中，为决策矩阵上坐标为的元素，为取最大值函数，N为多聚焦图像栈中的图层数，的取值范围为[0,N-1]； 步骤3、基于所述决策矩阵生成最终的融合图像，具体如下： ； 其中，为生成的融合图像，为输入的多聚焦图像堆栈的图层为的图像中坐标为的像素值； 所述图层为的图像在坐标处的像素级空间频率为： ； 其中，r为计算半径，为图层为的图像在坐标处的像素级行频率，为图层为的图像在坐标处的像素级列频率； ； ； 其中，a、b的取值范围均为-r至r，为高维特征图坐标为处的特征响应。

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大学海南研究院，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城标准厂房二期三楼C310区；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”。

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