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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利基于多尺度特征提取的红外图像融合方法、系统及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：CN121639490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610155889.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多尺度特征提取的红外图像融合方法、系统及设备是由黄淑英;王宇豪;杨勇设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征提取的红外图像融合方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提供基于多尺度特征提取的红外图像融合方法、系统及设备，包括使用多尺度金字塔进行提取，得到层图像特征；从层图像特征中得到第一层图像特征，对第一层图像特征首先进行跨模态交互协同与交叉注入，随后进行差异特征计算与交叉注入，得到细化第一层图像特征；对第二层图像特征首先进行特征融合和通道注意提取，随后进行通道注意再提取和最终差异增强，得到细化第二层图像特征；对第三层图像特征和第四层图像特征分别依次进行跨通道注意和跨空间注意，分别得到细化第三层图像特征和细化第四层图像特征；进行跨层上采样和残差特征蒸馏，得到重建特征，对重建特征进行重建，得到信息互补融合图像。

本发明授权基于多尺度特征提取的红外图像融合方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征提取的红外图像融合方法，其特征在于，包括： S1：获取红外图像和可见光图像，建立多尺度金字塔，使用多尺度金字塔对红外图像和可见光图像进行提取，得到层图像特征； 步骤S1进一步包括： S11：分别获取红外图像和可见光图像，建立浅层特征提取模块、中层特征提取模块和深层特征提取模块，通过所述浅层特征提取模块、中层特征提取模块和深层特征提取模块建立所述多尺度金字塔； S12：将所述红外图像和可见光图像输入到所述多尺度金字塔中并对所述红外图像和可见光图像分别进行逐层提取，得到所述层图像特征；多尺度金字塔的公式为： 其中，为第一层红外特征，为第一层可见光特征，为第二层红外特征，为第二层可见光特征，为第三层红外特征，为第三层可见光特征，为第四层红外特征，为第四层可见光特征，为浅层红外特征提取模块，为浅层可见光特征提取模块，为中层红外特征提取模块，为中层可见光特征提取模块，为第一深层红外特征提取模块，为第一深层可见光特征提取模块，为第二深层红外特征提取模块，为第二深层可见光特征提取模块； S2：从层图像特征中得到第一层图像特征，对第一层图像特征首先进行跨模态交互协同与交叉注入，随后进行差异特征计算与交叉注入，得到细化第一层图像特征； S3：得到第二层图像特征，对第二层图像特征首先进行特征融合和通道注意提取，随后进行通道注意再提取和最终差异增强，得到细化第二层图像特征； S4：得到第三层图像特征和第四层图像特征，对第三层图像特征和第四层图像特征分别依次进行跨通道注意和跨空间注意，分别得到细化第三层图像特征和细化第四层图像特征； 步骤S4进一步包括： S41：得到所述第三层图像特征和第四层图像特征，对所述第三层图像特征和第四层图像特征分别进行金字塔池化和卷积投影，分别得到第三层中间图像键值对和第四层中间图像键值对，基于所述第三层中间图像键值对和第四层中间图像键值对分别得到中间第三层图像特征和中间第四层图像特征； S42：对所述中间第三层图像特征和中间第四层图像特征分别进行金字塔池化和卷积投影，得到第三层图像键值对和第四层图像键值对，基于所述第三层图像键值对和第四层图像键值对分别得到细化第三层图像特征和细化第四层图像特征； S5：对细化第四层图像特征、细化第三层图像特征、细化第二层图像特征和细化第一层图像特征依次进行跨层上采样和残差特征蒸馏，得到重建特征，对重建特征进行重建，得到信息互补融合图像； 步骤S5中，对所述细化第四层图像特征和细化第三层图像特征进行可变形卷积，得到重建第四层图像特征，通过重建第四层图像特征和细化第三层图像特征进行残差特征蒸馏，得到中间重建第三层图像特征； 对所述中间重建第三层图像特征和细化第二层图像特征进行可变形卷积，得到重建第三层图像特征，通过重建第三层图像特征和细化第二层图像特征进行残差特征蒸馏，得到中间重建第二层图像特征； 对所述中间重建第二层图像特征和细化第一层图像特征进行可变形卷积，得到重建第二层图像特征，通过重建第二层图像特征和细化第一层图像特征进行残差特征蒸馏，得到所述重建特征。

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