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龙图腾网获悉江苏海洋大学申请的专利基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光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：CN119579427B 。

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：202411613452.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光图像融合方法及系统是由杨瑞;吕其深;张成敏;刘帅辉;范欣言;罗子皓设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光图像融合方法及系统，涉及人工智能、图像处理技术领域。包括以下内容：对原始图像进行特征提取，得到多尺度特征图，将特征融合块与注意力机制的结合，对多尺度特征图进行融合，引入多尺度特征交互模块、Transformer块、特征重组模块，进行交互处理以及整合，得到优化后的融合图像，引入语义分割模块，得到语义融合图像，引入联合损失函数，得到处理后的图像。本发明在红外可见光图像融合中，旨在捕捉并保留不同尺度下的特征信息，促进不同尺度信息之间的交互利用，并增加融合图像中语义信息，有效保留图像中的关键特征信息和全局依赖关系。

本发明授权基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于语义分割驱动和多尺度特征交互的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、分别获取原始图像的红外图像、以及可见光图像，分别进行特征提取，得到红外图像多尺度特征图、以及对应的可见光多尺度特征图； S2、通过预构建特征融合模块与注意力机制结合，得到的深度特征融合模块，对红外图像多尺度特征图、对应的可见光多尺度特征图进行融合，得到深度融合特征；具体包括如下内容： S21、设定特征融合模块的数量，并按照预设的顺序进行连接，并设置对应的卷积核大小； S23、输入红外图像多尺度特征图、对应的可见光多尺度特征图，进行至少3次迭代处理，输出对应的输出张量对； S24、对所述步骤S23中得到的张量对进行相加，输出特征表示，得到深度融合特征； 所述深度特征融合模块和特征融合模块的表达式为： 其中，FS和FC分别表示空间特征和通道特征，F、S、C分别表示feature特征，space空间，channel通道，FF表示特征融合，C表示拼接操作，SA·表示空间注意力，CA·表示通道注意力，Conv1·表示卷积核大小为1的卷积操作；SA·，CA·的表达式如下： SAx＝SigConv3C{Maxx,Avgx}×x CAy＝SigFCAPy+FCMPy×y 其中，x表示空间注意力的输入，y表示通道注意力的输入，Max·表示求最大值操作，Avg·表示求平均值操作，Conv3·表示卷积核大小为3的卷积操作，Sig·表示sigmoid激活函数操作，AP·表示平均池化操作，MP·表示最大池化操作，FC·表示全连接； 和分别表示在多尺度特征提取块五个阶段获得的红外、可见光图像多尺度特征，和是第i个阶段获得的多尺度特征迭代j次后的特征，是深度特征融合模块的最终输出； S3、通过预构建的多尺度特征交互模块，处理深度融合特征，得到信息交互融合特征；具体包括如下内容： 使用三个多尺度特征交互模块分别对深度融合特征做初步处理，并进行交互得到使用第四个多尺度特征交互融合模块对交互后的特征再次处理得到交互特征对应的函数表达式为： 其中，MFI表示多尺度特征交互操作，其函数表达式为： MFI{x,y,z}＝Conv1C{DCDownx,DCy,DCUpz} 其中，Down·表示下采样操作，Up·表示上采样操作，DC·表示密集链接操作； S4、通过预构建优化后的Transformer模块，处理信息交互融合特征，得到信息交互融合特征的全局上下文信息；具体包括如下内容： 在Transformer块的基础上优化了特征处理方法，并引入基于卷积的局部特征提取通道，以实现更全面的特征提取，优化后的Transformer块的函数表达式为： 其中，T·表示Transformer操作，FT表示经过Transformer块的特征； S5、通过特征重组模块，对经过步骤S4处理后得到的全局上下文信息、以及对应的信息交互融合特征进行重组和优化，得到优化融合图像； S6、通过预构建的语义分割，对步骤S5得到的优化融合图像进行语义信息提取并保留，输出语义融合图像； S7、通过预构建的联合损失函数，输入步骤S6得到的语义融合图像、以及步骤S5得到优化融合图像，输出处理图像； S8、对步骤S1至步骤S7的处理设置迭代次数，输出经过迭代处理后的图像作为红外与可见光融合图像。

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