吉林大学朱芮获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于全局优化模型的多模态医学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：CN115222637B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210871344.4，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于全局优化模型的多模态医学图像融合方法是由朱芮;李雄飞;张平;张小利;杨飞扬;宋紫萱设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于全局优化模型的多模态医学图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局优化模型的多模态医学图像融合方法，包括：获取已配准的图像对：解剖医学图像作为灰度图和功能图像作为三通道彩色图；将提取的功能图像的光照分量与单通道的灰度图像分别输入到全局优化分解的图像模块中，获得它们对应的基础层和细节层；将获得的基础层和细节层分别进行融合；将获得的融合的基础层和融合的细节层线性相加，获得融合的光照分量；将新的光照分量与输入的功能图像的颜色分量进行合并，获得最终的融合图像。本发明有效解决了医学图像融合算法中参数选择的不确定性，通过优化函数方法直接获得理想的融合图像。
本发明授权一种基于全局优化模型的多模态医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局优化模型的多模态医学图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多模态医学图像，所述多模态医学图像包括灰度图像和彩色图像；对所述彩色图像进行颜色空间变换，得到颜色分量图像和光照分量图像； 构建全局优化分解模型；基于所述全局优化分解模型，分别对所述光照分量图像和所述灰度图像进行分解，得到第一基础层图像、第一细节层图像、第二基础层图像及第二细节层图像； 构建全局优化融合模型；基于所述全局优化融合模型，对所述第一细节层图像和所述第二细节层图像进行融合，得到多模态细节层图像；对所述第一基础层图像和所述第二基础层图像进行融合，得到多模态基础层图像； 得到多模态细节层图像的过程包括： 基于所述全局优化融合模型，对所述第一细节层图像和所述第二细节层图像进行融合，通过半二次分裂法和梯度下降法，得到多模态细节层图像； 对所述多模态基础层图像、所述多模态细节层图像及颜色分量图像进行融合，得到多模态融合图像。
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