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龍圖騰網獲悉天津師范大學申請的專利一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120339094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510811586.8，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法是由范曉婷;周祥一;張重;劉爽設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法，所述方法包括以下步驟：步驟S1，獲取訓練數據集，其中，所述訓練數據集包括多個由紅外圖像與可見光圖像組成的輸入圖像對；步驟S2，構建圖像融合深度模型；步驟S3，基于所述訓練數據集訓練所述圖像融合深度模型，得到目標圖像融合深度模型；步驟S4，利用所述目標圖像融合深度模型對于待融合圖像對進行融合，獲得融合圖像結果。本發明通過目標感知區域融合子模型、空間?頻率注意力子模型和融合塊子模型，實現了差異化特征提取與融合，提升了融合圖像的清晰度、細節保留和下游視覺任務性能。

本發明授權一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于目標感知的紅外與可見光圖像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟S1，獲取訓練數據集，其中，所述訓練數據集包括多個由紅外圖像與可見光圖像組成的輸入圖像對，所述輸入圖像對包括紅外圖像和可見光圖像； 步驟S2，構建圖像融合深度模型，其中，所述圖像融合深度模型包括目標感知區域融合子模型、空間-頻率注意力子模型和融合塊子模型，所述目標感知區域融合子模型包括預訓練二值圖像分割模塊、區域增強模塊和并行多尺度卷積分支模塊，其中：所述預訓練二值圖像分割模塊用于接收紅外圖像，并基于所述紅外圖像通過已訓練好的二值圖像分割網絡生成顯著目標掩碼及其反掩碼；所述區域增強模塊用于利用掩碼及其反掩碼對紅外圖像和可見光圖像進行顯著目標區域與背景區域的差異化增強處理，得到顯著目標區域圖像對和背景區域圖像對，其中，表示顯著目標區域，表示背景區域；所述并行多尺度卷積分支模塊用于基于顯著目標區域圖像對和背景區域圖像對提取顯著目標區域和背景區域的多尺度區域特征； 步驟S3，基于所述訓練數據集訓練所述圖像融合深度模型，得到目標圖像融合深度模型； 步驟S4，利用所述目標圖像融合深度模型對于待融合圖像對進行融合，獲得融合圖像結果； 所述空間-頻率注意力子模型包括頻率集成雙坐標注意力模塊和空間注意力模塊，其中： 所述頻率集成雙坐標注意力模塊用于在頻率域實現紅外特征與可見特征的交互增強，生成頻率注意力權重； 所述空間注意力模塊用于利用頻率注意力權重在空間域分別對區域差異化特征進行增強，生成空間-頻率增強特征，； 所述頻率集成雙坐標注意力模塊包括頻率集成模塊和雙坐標注意力模塊，其中： 所述頻率集成模塊用于基于所述區域差異化特征生成交互特征； 所述雙坐標注意力模塊用于基于所述交互特征生成頻率注意力權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人天津師范大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道393號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。