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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利图像融合方法、装置、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：CN115375982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210967647.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权图像融合方法、装置、设备及存储介质是由魏琦;赵娟;宋展设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像融合方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了图像融合方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过在获取到红外图像和可见光图像后分别利用编码器提取图像特征，再对两者对应的图像特征进行融合，得到融合特征，最后利用解码器对融合特征进行解码，得到重构图像，其中编码器包括第一卷积块、第二卷积块和阈值生成网络，第一卷积块对图像卷积得到第一特征映射图，第二卷积块对第一特征映射图卷积得到第二特征映射图，阈值生成网络根据第二特征映射图生成软阈值，图像特征根据第一特征映射图、第二特征映射图、软阈值计算得到。本发明通过在编码器内部引入阈值生成网络，对红外图像和可见光图像进行特征提取的同时完成特征增强，有效降低原始图像的噪声。

本发明授权图像融合方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像分属于不同的图像类型； 将所述第一图像、所述第二图像分别输入至预先训练好的图像融合模型的编码器进行特征提取，得到第一图像特征和第二图像特征，所述编码器包括第一卷积块、第二卷积块和阈值生成网络，所述第一卷积块对图像卷积得到第一特征映射图，所述第二卷积块对所述第一特征映射图卷积得到第二特征映射图，所述阈值生成网络根据所述第二特征映射图生成软阈值，所述第一图像特征根据所述第一图像对应的所述第一特征映射图、所述第二特征映射图、所述软阈值计算得到，所述第二图像特征根据所述第二图像对应的所述第一特征映射图、所述第二特征映射图、所述软阈值计算得到； 利用所述图像融合模型的融合层将所述第一图像特征、所述第二图像特征进行加权融合，得到融合图像特征； 将融合图像特征输入至所述图像融合模型的解码器进行解码，得到最终的重构图像；其中： 所述阈值生成网络包括绝对值处理及全局平均池化层、第一全连接层、批量归一化层、ReLU激活函数、第二全连接层和sigmoid激活函数，所述软阈值的生成过程表示为： 其中，α表示所述软阈值，F表示全连接计算，sigmoid表示sigmoid激活函数，δ表示ReLU激活函数，W表示卷积矩阵，表示所述第二特征映射图的绝对值进行全局平均池化得到的第三特征映射图，m表示通道数目。

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