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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测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：CN119295880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411479792.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法是由吴衔誉;林家财;黄峰;林忠麟;徐志翔设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法。包括：获取多对图像对，并对获取的图像对进行预处理，利用预处理后的图像对构建图像样本数据集；利用最优化算法对红外偏振图像的对比度和细节信息进行增强；使用多尺度变换提取不同模态图像的低通子带和带通定向子带信息，根据三通道简化脉冲耦合神经网络确定两部分的融合权重，最后使用多尺度变换的逆变换得到最终融合结果；将三模态融合图像输入固定检测网络得到目标检测结果。本方法有效衡量红外偏振、红外强度和可见光图像的相对作用，对红外偏振图像的对比度和细节信息进行了有效增强，使融合特征进行增强，具有更好的融合图像质量和目标检测性能。

本发明授权一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取多对图像对，并对获取的图像对进行预处理，利用预处理后的图像对构建图像样本数据集； 步骤S2：利用最优化算法对红外偏振图像的对比度和细节信息进行增强； 步骤S3：使用多尺度变换提取不同模态图像的低通子带和带通定向子带信息，根据三通道简化脉冲耦合神经网络确定两部分的融合权重，并分别对低通子带和带通定向子带进行融合，最后使用多尺度变换的逆变换得到最终融合结果； 步骤S4：将三模态融合图像输入固定检测网络得到目标检测结果； 所述的红外偏振图像的对比度和细节信息增强的具体流程为： 步骤S21:使用粒子群优化算法对红外线性偏振度的计算公式进行调整，确定需要进行优化的参数； 步骤S22：构造粒子群优化算法的适应度函数，设置最优化算法的初始参数，对步骤S21中需要优化的参数进行迭代优化； 步骤S23：使用最优参数，得到对比度和细节信息增强的红外偏振图像； 所述的图像融合的具体流程为： 步骤S31：使用非下采样轮廓波变换分别对增强的红外偏振图像、红外强度图像与可见光图像进行分解，得到低通子带和带通定向子带两部分； 步骤S32：根据三通道简化脉冲耦合神经网络、多尺度形态梯度和分形维数确定两部分的融合权重； 步骤S33：使用步骤S32的融合权重，分别对低通子带和带通定向子带进行融合； 步骤S34：经过非下采样轮廓波变换的逆变换得到最终的三模态图像融合结果； 所述固定检测网络采用Yolov5网络。

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