买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉镜像视界(浙江)科技有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的图像处理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：CN119942284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510030308.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多源数据融合的图像处理方法是由冯秀芳;耿文海;耿杰;耿乐设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开一种基于多源数据融合的图像处理方法，包括：步骤1、获取多模态图像数据，将各模态的数据表示为特征矩阵，所述特征矩阵包含模态的特征维度和样本数量，且对特征矩阵进行标准化与归一化处理，同时，对特征矩阵进行降噪处理，去除数据中的异常点和噪声信号；步骤2、针对步骤1中获取且预处理的特征矩阵，假设模态数据均共享低维子空间，将特征矩阵通过稀疏子空间表示建模。通过稀疏子空间表示建模，引入稀疏正则化目标函数对特征矩阵进行稀疏特征提取，实现对高维多模态数据中关键特征的提取与冗余信息的剔除，得到减少维度灾难、提高计算效率以及增强模型泛化能力的效果。

本发明授权一种基于多源数据融合的图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取多模态图像数据，将各模态的数据表示为特征矩阵，所述特征矩阵包含模态的特征维度和样本数量，且对特征矩阵进行标准化与归一化处理，同时，对特征矩阵进行降噪处理，去除数据中的异常点和噪声信号； 步骤2、针对步骤1中获取且预处理的特征矩阵，假设模态数据均共享低维子空间，将特征矩阵通过稀疏子空间表示建模，通过优化包含重构误差和稀疏正则化项的目标函数，提取特征矩阵中的稀疏特征子集，同时，通过评估稀疏特征的重要性，对特征子集进行筛选； 步骤3、将步骤2中提取的稀疏特征子集进行时空对齐处理，针对多模态数据存在的空间和时间差异，采用动态时间规整方法对时间维度进行同步，同时，针对不同模态存在的空间变换，使用配准算法将特征子集映射到统一的坐标系中； 步骤4、基于步骤3中对齐后的稀疏特征子集，构造高阶张量，所述高阶张量的各维度对应模态特征的稀疏表示，通过张量分解模型对高阶张量进行建模，所述张量分解模型包括核心张量和模态因子矩阵，通过构建包含张量分解重构误差和稀疏正则化项的优化目标，对张量分解的模型参数进行联合优化，以得到能表征多模态数据联合特征的核心张量和模态因子矩阵； 步骤5、基于步骤4中得到的核心张量和模态因子矩阵，结合模态特征的稀疏性及相关性，对各模态特征分配动态权重，动态权重的分配基于模态特征对目标任务的贡献程度，通过加权方式对模态特征进行融合，形成初步的低维嵌入表示； 步骤6、将步骤5中融合后的模态特征结合步骤4中得到的核心张量和模态因子矩阵，生成最终的低维紧凑融合表示，融合表示具有低维度、稀疏性和紧凑性的特征结构，融合表示能直接作为输入用于下游图像处理任务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人镜像视界(浙江)科技有限公司，其通讯地址为：316104 浙江省舟山市普陀区展茅街道中科路2号普陀海洋科创园二期1号楼411；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。