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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于三分支自编码器网络的可见光和红外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：CN116051442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310025680.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于三分支自编码器网络的可见光和红外图像融合方法是由周丁;王逊设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三分支自编码器网络的可见光和红外图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机图像处理技术领域，具体地说，是一种基于三分支自编码器网络的可见光和红外图像融合方法，其中，红外图像轮廓结构清晰，可见光图像分辨率高，纹理清晰，融合二者形成兼具二者优势的图像。本发明中的融合过程基于一种独特的自编码器网络，网络特点在于拥有三个分支，分别是纹理分支、内容分支、基础分支，在编码器中，通过三个分支提取红外图像与可见光图像的重要特征，然后融合两组特征得到融合特征，解码器对融合特征解码得到融合的图像，融合后的图像具有红外图像和可将光图像二者优势，拥有更丰富的图像信息和更高的对比度，视觉效果更好。

本发明授权基于三分支自编码器网络的可见光和红外图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三分支自编码器网络的可见光和红外图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：从设定的数据集中获取红外与可见光的源图像，获得的红外源图像与可见光源图像相互对应； 步骤2：对获取的红外源图像以及可见光源图像进行预处理，获得训练集trainDatas； 步骤3：建立基于三分支自编码器网络的红外图像与可见光图像融合模型框架，所述红外与可见光图像融合模型框架包括编码器A、融合器B和解码器C，其中，编码器A用于提取红外图像和可见光图像的特征，融合器B用于融合红外图像和可见光图像的特征，解码器C用于将融合的红外图像和可见光图像特征解码，得到融合后的图像； 步骤4：根据设置的参数，获得损失函数，通过设置损失函数保证融合后的图像尽量保留更多的源图像的有效信息； 步骤5：根据trainDatas训练集和损失函数对红外与可见光图像融合模型框架进行训练，获得红外可见光融合模型； 步骤6：将待融合的红外图像和可见光图像输入步骤5中获得的红外可见光模型，获得融合图像，结束步骤； 所述步骤3中的编码器A包括三个分支用于提取红外图像与可见光图像的特征，分别是纹理分支、内容分支、基础分支； 其中，纹理分支使用四层密集连接结构，每一层卷积的输入级联所有前面层的输出，第x层的输出Ox＝Lx[O0,O1,O2,…,Ox‑1]，Lx表示第x层的各种操作，O0,O1,O2,…,Ox‑1表示级联所有层的输出； 内容分支用于提取图像的主体内容信息，使用一个快速下采样的网络的结构来获取特征，对特征进行三次下采样，减小尺寸的同时增加了通道的数量，最后内容特征再被上采样到源图像的尺寸； 基础分支用若干次相应的卷积操作提取图像基础信息与特征，保证了图像的完整性以及最小失真，卷积完后的图像是源图像尺寸； 上述编码器A三个分支提取的特征进行级联，测试时，输入一组对应的红外图像和可见光图像进入编码器，通过三个分支，获得一组特征，将这组特征放进融合层融合，得到的融合特征再通过解码器解码得到最终的图像。

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