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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于双分支异构网络的多模态图像融合方法、装置和设备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：CN121235918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511783441.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于双分支异构网络的多模态图像融合方法、装置和设备是由齐振成;肖晶晶;林昱洋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支异构网络的多模态图像融合方法、装置和设备在说明书摘要公布了：基于双分支异构网络的多模态图像融合方法、装置和设备，涉及多模态图像融合技术领域。多模态图像融合方法包含：获取待融合的第一模态图像和第二模态图像。通过强度编码器提取第一模态图像的全局能量特征。所述强度编码器包含多层卷积模块和通道注意力模块。通过结构编码器提取第二模态图像的局部结构特征。所述结构编码器包含金字塔卷积模块和空间注意力模块。将所述全局能量特征与所述局部结构特征输入融合模块，获取融合后的特征。融合模块为Softmax门控特征融合模块，通过一个轻量级的得分网络为每个模态的每个通道及空间位置动态生成自适应融合权重，并进行加权融合。通过解码器解码融合后的特征，获取融合后的图像。

本发明授权基于双分支异构网络的多模态图像融合方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支异构网络的多模态图像融合方法，其特征在于，包含： S1、获取待融合的以能量或辐射信息为主导的第一模态图像和以纹理和细节信息为主导的第二模态图像； S2、通过强度编码器提取第一模态图像的全局能量特征；所述强度编码器包含多层卷积模块和通道注意力模块； S3、通过结构编码器提取第二模态图像的局部结构特征；所述结构编码器包含金字塔卷积模块和空间注意力模块； S4、将所述全局能量特征与所述局部结构特征输入融合模块，获取融合后的特征；融合模块为Softmax门控特征融合模块，通过一个轻量级的得分网络为每个模态的每个通道及空间位置动态生成自适应融合权重，并进行加权融合； S5、通过解码器解码融合后的特征，获取融合后的图像； 上述多模态图像融合方法的神经网络通过两阶段训练策略进行优化，第一阶段独立训练所述强度编码器和结构编码器以忠实重建其对应模态的图像，第二阶段联合优化所述融合模块和所述解码器以生成高质量的融合图像； 强度编码器的核心为三层连续的3x3卷积层，每层卷积层后面接ReLU激活函数，以构成多层卷积模块，用于渐进式抽象全局能量特征；然后接入通道注意力模块，通道注意力模块通过全局平均池化生成通道权重，对特征通道进行自适应重校准，强化与热辐射或代谢活动相关的关键通道； 结构编码器的核心为金字塔卷积模块，包含三个并行的卷积分支，卷积核大小分别为1x1,3x3,5x5，用于同时捕获不同尺度的局部纹理和全局结构；然后接入空间注意力模块，空间注意力模块通过计算空间位置的重要性权重图，动态突出图像中的细节丰富区域和结构边界； 所述Softmax门控特征融合模块的具体操作包括： S41、将全局能量特征与局部结构特征在通道维度上进行拼接； S42、将拼接后的特征通过一个得分网络，得分网络为每个空间位置和特征通道输出两个对应的融合权重logits；得分网络包含一个3x3卷积层、ReLU激活函数和一个1x1卷积层； S43、将logits在模态维度进行Softmax归一化，得到全局能量特征与局部结构特征各自的空间及通道自适应权重图； S44、使用得到的权重图分别对原始的全局能量特征与局部结构特征进行逐元素加权，并将加权后的结果相加，得到融合特征。

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