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龍圖騰網(wǎng)獲悉昆明理工大學申請的專利基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120339091B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510763581.2，技術領域涉及：G06T5/50；該發(fā)明授權(quán)基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法是由李華鋒;都柯穎;張亞飛;謝明鴻設計研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法。本發(fā)明包括步驟：將固定圖像和偏移圖像輸入到特征編碼器中；將固定特征和偏移特征輸入到跨模態(tài)信息補償模塊中，實現(xiàn)單模態(tài)特征向全模態(tài)特征的轉(zhuǎn)變，從而減小固定特征和偏移特征間的模態(tài)差異；將模態(tài)差異減小后的固定特征和偏移特征輸入雙變形場預測校正模塊中，對偏移特征進行校正；將校正后的特征和固定特征輸入融合模塊中，實現(xiàn)互補信息的融合，并重構(gòu)出紅外可見光融合圖像。本發(fā)明能校正紅外可見光圖像對在空間上的不對齊，并消除融合結(jié)果中的偽影和偏移，提升了融合性能。

本發(fā)明授權(quán)基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于信息補償和預測校正的未對齊紅外可見圖像融合方法，其特征在于：所述方法包括： 步驟1、獲取用于未對齊紅外可見光圖像融合的訓練數(shù)據(jù)集，其中固定圖像為可見光圖像，偏移圖像為紅外圖像； 步驟2、將固定圖像和偏移圖像輸入到特征編碼器中，獲得固定特征和偏移特征； 步驟3、將固定特征和偏移特征輸入到跨模態(tài)信息補償模塊中，將這兩個單模態(tài)特征分別轉(zhuǎn)化為全模態(tài)固定特征和全模態(tài)偏移特征，用于減小固定特征和偏移特征間的模態(tài)差異； 步驟4、將模態(tài)差異減小后的固定特征和偏移特征輸入雙變形場預測校正模塊中，對偏移特征進行校正，得到校正特征； 步驟5、將校正特征和固定特征輸入特征融合模塊中，并重構(gòu)出紅外可見光融合圖像； 所述步驟3中，跨模態(tài)信息補償模塊的具體操作如下： 固定圖像為可見光圖像，偏移圖像為紅外圖像，將未對齊的紅外圖像和可見光圖像經(jīng)過CLIP之后得到特征和，并采用廣播機制將和擴展成和，使其與和有相同的尺寸；將和、固定特征和偏移特征經(jīng)過跨模態(tài)補償、3×3卷積層處理后得到全模態(tài)固定特征和全模態(tài)偏移特征： ； 所述步驟4包括： 將模態(tài)差異減小后的全模態(tài)固定特征和全模態(tài)偏移特征，及待對齊圖像的可見光圖像梯度和紅外圖像梯度分別生成變形場和；變形場和的生成過程用以下公式表示： ； 其中，DFPNet1、DFPNet2為類U-Net網(wǎng)絡，DFPNet1、DFPNet2結(jié)構(gòu)相同但參數(shù)不同； 將變形場和分別應用于紅外圖像上，得到校正后的圖像；將校正后圖像的梯度與的梯度進行拼接，并分別在通道和空間位置上執(zhí)行全局平均池化和全局最大池化；將池化后的結(jié)果相加，并送入Sigmoid激活函數(shù)，以獲得所有像素在通道和空間位置上的校正權(quán)重值；通過廣播機制，將通道上的權(quán)重值和空間位置上的權(quán)重值構(gòu)成可進行點乘操作的矩陣，并經(jīng)過矩陣的點乘操作，得到校正和整合變形場的權(quán)重矩陣和；經(jīng)過調(diào)整和整合后的校正變形場表示為： ； 將校正變形場與偏移特征經(jīng)過Warp操作后，得到校正特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人昆明理工大學，其通訊地址為：650500 云南省昆明市呈貢區(qū)景明南路727號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。