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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多尺度策略的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：CN116805388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310752556.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度策略的图像融合方法是由秦玉文;谢俊;豆嘉真;钟丽云;邸江磊设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度策略的图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，公开了一种基于多尺度策略的图像融合方法，用于解决基于深度学习的图像融合方法对复杂双模态图像的特征提取能力差与融合效果欠佳的问题，本发明的融合方法基于编解码器结构，核心在于对编码器分离出的不同尺度的特征进行不同的特征提取操作，后利用包含双路处理的融合模块对提取的多层次特征进行融合，最后在通道维对不同层次的融合特征进行拼接和上采样重构出融合图像。本发明能够有效实现复杂双模态图像的融合，具有多尺度特征提取效果好，融合图像目标对比度高、重构精度高、鲁棒性较强等特点。

本发明授权一种基于多尺度策略的图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度策略的图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用不同成像模式的相机拍摄2000对双模态图像构成待融合的双模态图像集D，两种模态的图像分别记为A1、A2； S2、将双模态图像A1、A2作为网络输入，经过编码器子网络得到包含4层尺度的中间特征FA1和FA2；编码器子网络包括4个逆向残差卷积模块IR以及2个位置感知卷积模块ParC，其中IR模块由卷积核大小为1×1的卷积层，卷积核大小为3×3的深度卷积层，卷积核大小为1×1的卷积以及非线性激活函数ReLU组成，用于分离出基本的多尺度特征；ParC模块由位置感知卷积块、全局横向环卷积、全局纵向环卷积、前馈神经网络以及通道注意力模块组成，通道注意力模块包括全局平均池化模块、2层全连接层，用于提取出深层次的全局特征； S3、利用训练好的融合子网络融合两种模态图像的中间特征FA1和FA2；融合子网络由两路组成：先将中间特征FA1和FA2的第i通道特征图取出，一路将两特征图进行直接相加，另一路将两特征图进行通道维拼接后通过3次3×3卷积，再与第一路相加得到第i通道的融合特征，将所有通道处理并拼接起来后，得到融合特征Ffused； S4、将融合特征Ffused输入解码器子网络重建出融合图像F； S5、将上述编码器子网络、融合子网络和解码器子网络构建成一个多尺度图像融合网络，并计算输出的融合图像F与输入的多模态图像A1和A2之间的损失函数Loss值，通过对Loss值的梯度进行反向传播来训练多尺度图像融合网络，直至Loss值收敛，得到训练好的多尺度图像融合网络； S6、将待融合的双模态图像集D放入训练好的多尺度图像融合网络中，得到融合图像F。

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