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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于特征提取的可见光与红外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：CN114612359B 。

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：202210231396.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于特征提取的可见光与红外图像融合方法是由钱惟贤;刘畅;陈钱;顾国华;任侃;万敏杰;李宏哲设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征提取的可见光与红外图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征提取的可见光与红外图像融合方法，首先，对红外图像采用混合滤波算法进行预处理；其次，扩展图像的灰度直方图，使其充满整个灰度范围，凸显红外目标并弱化背景影响；接着，分别对不同光谱图像做高斯图像金字塔处理，再通过拉普拉斯金字塔分别得到不同尺度下图像的显著性区域；然后，对红外感兴趣区域计算，通过优势信息比较策略，对不同光谱的显著性区域进行比较，得到各个尺度下的红外图像感兴趣区域；最后，把不同尺度下的红外感兴趣区域融合入可见光图像中，得到不同光谱的融合结果。本发明的多光谱图像融合方法，细节信息保留完整、鲁棒性强，解决了单一可见光传感器光谱探测范围有限的问题。

本发明授权基于特征提取的可见光与红外图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提取的可见光与红外图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、红外图像预处理，对红外图像采用混合滤波算法进行预处理； 步骤2、红外图像增强，采用对比度增强算法，对红外图像扩展灰度直方图，使其充满整个灰度范围，凸显红外目标并弱化背景影响，得到背景抑制红外图像； 步骤3、显著性区域提取，分别对红外图像和对应的可见光图像做高斯图像金字塔处理，再对各层金字塔尺寸还原，通过拉普拉斯金字塔分别得到不同尺度下红外图像与可见光图像的显著性区域； 步骤4、红外感兴趣区域计算，通过优势信息比较策略，对不同光谱的显著性区域进行比较，得到各个尺度下的红外图像感兴趣区域； 步骤5、多光谱图像融合，将不同尺度下的红外感兴趣区域融合入可见光图像中，得到不同光谱的融合结果； 步骤4优势信息比较策略具体为： Px,y＝gx,y⊙IrRosx,y 式中，⊙定义为矩阵对应元素相乘，gx,y表示红外显著区域的融合增益系数；VRosx,y表示特征提取可见光显著图像x,y处灰度值，IrRosx,y表示红外显著区域图像x,y处灰度值；当在点x,y处时，存在VRosx,y-IrRosx,y大于等于阈值T时，则表示处于可见光显著区域内，不需要将红外图像融合入可见光图像，此时令融合增益系数gx,y＝0，达到保留可见光图像中细节信息的目的； 当VRosx,y-IrRosx,y小于阈值T时，表示处于红外显著区域内，此时令融合增益系数gx,y＝a，a为常数，取值为[0.5,2]，Px,y表示点x,y处红外特征图像灰度值，它等于该点处融合增益系数gx,y与红外显著区域图像IrRosx,y的乘积。

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