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！

龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种红外和可见光图像融合网络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：CN119784610B 。

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：202411981668.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种红外和可见光图像融合网络是由韩玉兰;翟耀祖;吴桐设计研发完成，并于2024-12-31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融合网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种红外和可见光图像融合网络，涉及图像融合领域。本发明包括包括双分支特征编码单元、融合单元和图像重构单元，所述双分支特征编码单元包括多尺度边缘梯度模块、显著密集残差模块和空间偏置模块，红外和可见光图像经多尺度边缘梯度模块得到增强的纹理特征，所述红外图像经显著密集残差模块得到增强的显著特征，所述增强的纹理特征和所述强的显著特征经空间偏置模块融合全局信息和局部信息，经融合单元处理后的特征输入图像重构单元中，对融合后的特征信息进行重构，输出最终的融合图像。本发明能够更好地保持图像边缘和目标细节的清晰性，提供更高的对比度和视觉清晰度。

本发明授权一种红外和可见光图像融合网络在权利要求书中公布了：1.一种红外和可见光图像融合网络，其特征在于，包括双分支特征编码单元、融合单元、图像重构单元和类别权重分配单元，所述双分支特征编码单元包括多尺度边缘梯度模块、显著密集残差模块和空间偏置模块，红外和可见光图像经多尺度边缘梯度模块得到增强的纹理特征，所述红外图像经显著密集残差模块得到增强的显著特征，所述增强的纹理特征和所述增强的显著特征经空间偏置模块融合全局信息和局部信息，经融合单元处理后的特征输入图像重构单元中，对融合后的特征信息进行重构，输出最终的融合图像； 所述类别权重分配单元包括SegFormer模块、池化模块和线性模块，红外和可见光图像通过SegFormer模块、池化模块和线性模块得到两种图像的类别权重，所述类别权重输入融合单元中用以指导图像融合； 所述类别权重分配单元得到的类激活权值为： ； 其中，为分类函数，为c类的输入图像，c∈{ir,vi}，分别表示红外图像和可见光图像，表示属于c类的概率，为： 其中，GAP·表示全局平均池化，表示softmax函数； 述融合单元的融合规则为： 其中，表示通道加权操作；为由类别权重分配单元得到的特征映射和类激活权值；为归一化函数。

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哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。