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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法及其系统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：CN119559072B 。

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：202510125867.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法及其系统是由祝振敏;刘骏翔;刘明生;郭晓峰;赵伟晢;熊俊杰设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法及其系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法及其系统，所述方法包括：获取偏振相机的原始偏振图像；根据原始偏振图像，采用斯托克斯矢量计算得到光强图像、线偏振度图像和线偏振角图像；在神经网络中对所述光强图像、线偏振度图像和线偏振角图像进行特征提取并融合形成融合图像，基于偏振特性保留损失函数和多尺度特征损失函数对神经网络进行训练；将原始偏振图像输入训练后的神经网络中，得到保留偏振信息的偏振图像。本公开能够通过增加一个偏振信息进行图像融合，使图像质量得到提高，并且有效保留图像中包含的偏振信息。

本发明授权基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征融合的偏振图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S10、获取偏振相机的原始偏振图像； S20、根据原始偏振图像，采用斯托克斯矢量计算得到光强图像、线偏振度图像和线偏振角图像； S30、在神经网络中对所述光强图像、线偏振度图像和线偏振角图像进行特征提取并融合形成融合图像，基于偏振特性保留损失函数和多尺度特征损失函数对神经网络进行训练；所述偏振特性保留损失函数表示为： ， 式中，为偏振特性保留损失函数，为偏振特性保留损失函数对应的系数，为线偏振度损失，为线偏振角损失； 所述多尺度特征损失函数表示为： ， 式中，为多尺度特征损失函数，表示窗口为w的x与y之间的局部结构相似度损失，x和y为两幅不同的特征图，、为权重系数，为窗口的大小，为图像中关于光照强度的特征图，为图像中关于线偏振度的特征图，为图像中关于线偏振角的特征图，为图像中特征提取后的特征图；所述线偏振角损失通过对线偏振角图像进行区域加权得到，表示为： ， ， 式中，为线偏振角图像的权值，和分别为融合图像和真实图像的线偏振角图像的特征图，为目标偏振角，为图像中像素点x,y处的偏振角； S40、将原始偏振图像输入训练后的神经网络中，得到保留偏振信息的偏振图像。

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