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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种针对图像融合和语义分割的协同优化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：CN120182786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510324983.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种针对图像融合和语义分割的协同优化方法是由杨东瑞;乔丽红设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对图像融合和语义分割的协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种针对图像融合和语义分割的协同优化方法，包括构建编码器、用于图像融合任务的解码器、用于语义分割任务的解码器，所有解码器共享编码器输出的数据，在训练过程中，将用于图像融合任务的解码器的输出分别与用于语义分割任务的解码器输出以及该输出对应的标签拼接，将拼接后的两个向量的一致性作为损失函数之一优化解码器和所有编码器的网络参数。本发明利用基于深度学习的框架，能够有效学习来自不同模态数据的多维特征，同时通过任务间内在一致性的挖掘，实现多任务的协同优化，从而达到更优的图像融合与语义分割效果。

本发明授权一种针对图像融合和语义分割的协同优化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对图像融合和语义分割的协同优化方法，构建编码器、用于图像融合任务的解码器、用于语义分割任务的解码器，其特征在于，所有解码器共享编码器输出的数据，在训练过程中，将用于图像融合任务的解码器的输出分别与用于语义分割任务的解码器输出以及该输出对应的标签拼接，将拼接后的两个向量的一致性作为损失函数之一优化解码器和所有编码器的网络参数； 编码器包括基础特征编码器、全局特征增强模块、全局特征融合模块、局部特征增强模块、局部特征融合模块、空间重校准对齐模块，基础特征编码器由多个级联的特征提取层构成，且输入基础特征编码器的图像与最后一层特征提取层的输出进行残差连接，特征提取层依次利用深度可分离卷积、全连接层、全连接层、GELU激活函数层对输入的图像进行处理得到基础特征图，全局特征增强模块对基础特征图进行处理得到全局增强特征图，将RGB图像、红外图像分别依次经过基础特征编码器、全局特征增强模块得到对应的全局增强特征图，将两个全局增强特征图经过全局特征融合模块进行融合得到全局融合特征图，局部特征增强模块对基础特征图进行处理得到局部增强特征，将RGB图像、红外图像分别依次经过基础特征编码器、局部特征增强模块处理得到对应的局部增强特征，将两个图像的局部增强特征经过局部特征融合模块进行融合得到局部融合特征，空间重校准对齐模块用于对齐全局特征融合模块输出的全局增强特征图与局部特征融合模块输出的局部增强特征图得到融合特征； 解码器包括语义分割头、图像融合头，其中： 语义分割头包括级联的多个MAVSSBlock，每个MAVSSBlock对输入的特征图处理过程包括：对特征图进行归一化处理，通过chunk操作将特征图分为两个部分，第一部分依次经过线性层、深度可分离卷积、二维选择性扫描模块、归一化层进行处理，得到增强的特征图，第二部分经过通道注意力和空间注意力模块生成相应的注意力图，增强的特征图与注意力图逐元素相乘得到MAVSSBlock的输出； 图像融合头对数据的处理过程为：将RGB图像、红外图像拼接在一起，然后通过特征修正校准模块提取得到原始特征，将共享编码器输出的多个尺度的图像分别经过动态区域特征提取模块处理得到多个特征图，将多个特征图上采样到原始特征图尺寸再相加融合，之后与原始特征拼接在一起，将拼接结果输入图像重建层得到融合结果。

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