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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法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：CN119762359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411892217.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法是由张永兴;顾乃庭设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法，所述方法包括：将多尺度全局平均池化注意力单元和并行结构通道注意力单元串联组成多尺度注意力模块，再并联在卷积神经网络上，构建多尺度注意力卷积神经网络。批处理红外和可见光图像并输入到卷积神经网络进行训练，提取红外图像原特征和可见光图像原特征并将原特征进行差分得到互补特征，将互补特征输入到多尺度注意力模块处理后得到带注意力权重的互补特征，并叠加反馈到卷积神经网络得到总特征，总特征经图像重构器重构为融合图像。本发明能够突显不同尺度特征并实现图像融合，同时有效抑制融合过程中的图像冗余信息，显著提升红外和可见光图像融合质量和信息量。

本发明授权一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度注意力卷积神经网络的红外可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建多尺度注意力卷积神经网络：将多尺度全局平均池化注意力单元和并行结构通道注意力单元串联组成多尺度注意力模块，将所述多尺度注意力模块并联到卷积神经网络，构建多尺度注意力卷积神经网络；所述多尺度注意力卷积神经网络还包括光照判别辅助网络和损失函数模块，所述光照判别辅助网络与卷积神经网络和多尺度注意力模块并行运行； S2、训练光照判别辅助网络：将批处理可见光图像输入到光照判别辅助网络计算光照概率权重并赋予给损失函数模块； S3、训练多尺度注意力卷积神经网络：批处理红外和可见光图像并输入到卷积神经网络，得到红外图像和可见光图像的原特征，将原特征进行差分操作得到两种互补特征，将两种互补特征输入到多尺度注意力模块处理后得到带注意力权重的两种互补特征，然后将带注意力权重的两种互补特征叠加反馈到卷积神经网络与红外图像原特征和可见光图像原特征相加得到红外图像总特征和可见光图像总特征，红外图像总特征和可见光图像总特征进行通道维度的拼接后经卷积神经网络的图像重构器重构为融合图像，利用损失函数模块对融合图像进行损失计算，指导多尺度注意力卷积神经网络对融合图像的质量进行优化，得到完成训练的多尺度注意力卷积神经网络； S4、利用训练完成的多尺度注意力卷积神经网络进行红外和可见光图像融合，得到最优融合图像。

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