淮阴工学院蒋汶臻获国家专利权
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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于结构重参数化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：CN116993639B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310932335.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于结构重参数化的可见光与红外图像融合方法是由蒋汶臻;胡荣林;王林涛;李文超;王佳雯;马甲林;李翔;邵鹤帅;张海艳;何艳婷;冯万利设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于结构重参数化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结构重参数化的可见光与红外图像融合方法，步骤如下：在编码器中，使用以RepVGG块、卷积层和暂退层堆叠的深度学习卷积神经网络模型分别提取可见光与红外图像的特征，同时根据通道数将这些特征分为低级特征和高级特征；将获取的低级特征和高级特征输入到解码器中，使用特征融合模块将低级特征和高级特征融合成新的深度特征，从而生成融合图像。本发明在可见光与红外图像融合任务中使用了RepVGG块、暂退层和结构重参数化，能有效提取图像特征，减轻过拟合，同时提高了模型的推理速度和对内存的利用率。
本发明授权基于结构重参数化的可见光与红外图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构重参数化的可见光与红外图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将输入的可见光图像经过数个RepVGG块和一层卷积，提取出低级特征Lx和高级特征Sx，再将Lx和Sx分别输入卷积层得到C11和C12两个张量； 2将输入的红外图像经过数个RepVGG块和一层卷积，提取出低级特征Ly和高级特征Sy，再将Ly和Sy分别输入卷积层得到C21和C22两个张量； 3将C11和C21两个张量在维度1上进行拼接得到C3，将C12和C22两个张量在维度1上进行拼接得到C4； 4将C3和C4分别输入到卷积层中，得到low和high两个张量； 5对low和high两个张量进行元素级别的相加操作，从而生成融合图像。
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