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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于模态差异信息的医学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：CN120525987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511014590.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于模态差异信息的医学图像融合方法是由朱芮;李雄飞;申光勋;丁萧;李忱阳设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模态差异信息的医学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模态差异信息的医学图像融合方法，属于图像融合技术领域，其技术要点是：包括以下步骤：步骤一：图像分解，图像分解包括跨模态分解和自模态分解；跨模态分解将两幅源图像作为一个整体；自模态分解基于图像的细节层的特点；步骤二：模态信息差异估计，模态信息差异估计包括结构相似性计算和模态差异估计；步骤三：图像融合，图像融合包括融合规则设计和图像重建；融合规则设计包括根据不同层的成像特点设计融合规则；图像重建包括将融合后的图像层线性合并，输出融合结果，具有解决了图像融合过程中如何利用成像模态特征进行融合从而减少信息损失的优点。

本发明授权一种基于模态差异信息的医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态差异信息的医学图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：图像分解，图像分解包括跨模态分解和自模态分解； 跨模态分解将两幅源图像作为一个整体，设计目标函数，执行联合优化步骤，提取多模态医学图像对的共有信息，并将结果作为各自的基础层，通过图像的线性运算，获得对应图像的细节层； 自模态分解基于图像的细节层的特点，计算像素强度偏度，构建自适应引导滤波器，平滑细节层，获得图像的结构层和能量层； 步骤二：模态信息差异估计，模态信息差异估计包括结构相似性计算和模态差异估计； 结构相似性计算包括计算源图像和对应细节层的结构相似性； 模态差异估计包括基于获得的两个结构相似性值，估计输入模态差异； 步骤三：图像融合，图像融合包括融合规则设计和图像重建； 融合规则设计包括根据不同层的成像特点设计融合规则，同时引入模态差异估计结果，减少图像信息损失； 图像重建包括将融合后的图像层线性合并，输出融合结果； 所述步骤二中的模态信息差异估计通过分解后模态特征与源图像的结构相似性近似估计； ； 其中，计算两幅图像的结构相似度，如果高，说明非共有信息在源图像的占比更高，如果，说明源图像的模态信息多于，而共有信息少于，将引入基础层的融合规则中，降低模态差异带来的信息损失，时同理； 所述步骤三中的融合规则设计包括基础层融合规则： 针对基础层和，依据像素差异进行选择，获得融合结果，具体为： ； 其中，为估计的模态差异信息。

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