中国科学院长春光学精密机械与物理研究所梁静秋获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于兴趣指标的图像融合方法、设备及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：CN119963956B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411990913.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于兴趣指标的图像融合方法、设备及存储介质是由梁静秋;周俊戎;陈宇鹏;吕金光;赵百轩;赵莹泽;郑凯丰;秦余欣;聂海涛;王惟彪设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于兴趣指标的图像融合方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像融合技术领域，尤其涉及一种基于兴趣指标的图像融合方法，计算机设备以及存储介质；图像融合方法包括：根据待融合图像的特性以及应用场景需求，选择图像评价指标作为兴趣指标；基于兴趣指标和未知融合系数构建多目标优化问题；通过BP神经网络对多目标优化问题进行求解，获得优化融合系数；将优化融合系数作为融合规则输入融合方法中，完成对兴趣指标的优化，实现图像融合；整个融合过程只需要人工选取评价指标，避免了对区域的选取和加权系数的计算，大大降低了人工成本；而且，可以根据情况的不同进行动态调整，适用于多种多波段多维光信息融合，还可以适用于若干个任意评价指标，并对他们进行整体的优化。
本发明授权基于兴趣指标的图像融合方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于兴趣指标的图像融合方法，其特征在于：所述基于兴趣指标的图像融合方法用于将若干个待融合图像进行图像融合； 所述基于兴趣指标的图像融合方法包括步骤： S1.根据所述待融合图像的特性以及应用场景需求，选择若干个图像评价指标作为兴趣指标； S2.基于基础融合方法、所述兴趣指标和未知融合系数构建多目标优化问题；构建的所述多目标优化问题的表达式为： ； 其中，代表待融合图像的兴趣指标期望值，代表一个待融合图像的多个未知融合系数，代表各个待融合图像的图像质量指标，M为正整数，N为正整数，N为未知融合系数的数量； S3.通过BP神经网络对所述多目标优化问题进行求解，获得优化融合系数； S4.将所述优化融合系数作为融合规则输入所述基础融合方法中，完成对所述兴趣指标的优化，实现图像融合。
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