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龙图腾网获悉西安中科立德红外科技有限公司申请的专利基于多尺度信息交换的红外图像增强方法、计算机程序产品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：CN115409726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210993365.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于多尺度信息交换的红外图像增强方法、计算机程序产品是由刘伟;王鹏;郭得福;段程鹏;张书强;宋洁;刘济铭设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度信息交换的红外图像增强方法、计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明属于一种红外图像增强方法，为解决目前基于卷积神经网络的图像增强方法，在图像的细节表现能力和整体视觉效果上，仍然需要提高的技术问题，提供一种基于多尺度信息交换的红外图像增强方法、计算机程序产品，在图像增强过程中，对原始尺寸的原始图像进行卷积学习，得到粗提取特征图，再对粗提取特征图分别上、下采样进行特征提取，更好的补充原始尺度的特征学习过程。同时，在多尺度信息挖掘过程中，使用随机选择与融合模块对不同尺度的特征信息进行交换，从而进行跨尺度特征学习，结合来自多个尺度的特征信息，同时保留了原始图像的空间细节，提升了图像的细节表现能力。

本发明授权基于多尺度信息交换的红外图像增强方法、计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度信息交换的红外图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过对原始图像进行卷积学习，得到原始图像的粗提取特征图F0； S2，分别对粗提取特征图F0进行上采样处理和下采样处理，得到上采样后的粗提取特征图F1和下采样后的粗提取特征图F2； S3，依次通过瓶颈注意力模块和随机选择与融合模块对F1、F0和F2进行一次注意力特征提取和多尺度特征交换，通过瓶颈注意力模块再进行二次注意力特征提取，然后再通过特征融合模块进行多尺度特征融合，得到多尺度特征融合图； 所述一次注意力特征提取具体为： Sa.1，分别计算F1、F0和F2的通道特征注意力图和空间特征注意力图，分别得到F1、F0和F2的空间-通道特征注意力图MF1、MF0和MF2； Sa.2，分别使MF1、MF0和MF2与对应的F1、F0和F2逐像素相乘，再将相乘结果与F1、F0和F2叠加，得到对应的一次输出特征图L1、L0和L2； 所述多尺度特征交换具体为： Sb.1，分别对L1和L2进行下采样处理和上采样处理，使L1和L2恢复到与L0相同的尺度，再将L0、恢复到与L0相同尺度的L1和L2相加，得到特征图L； Sb.2，对特征图L进行全局平均池化，将同一通道信息编码为一个实数； Sb.3，通过一个卷积层充当通道缩减卷积层进行卷积学习，生成一个通道特征； Sb.4，对步骤Sb.3得到的通道特征，分别使用三个维度相同的并行的卷积层充当通道扩展卷积，对应生成三个通道特征图V1、V0和V2； Sb.5，使三个通道特征图V1、V0和V2分别与L0、恢复到与L0相同尺度的L1和L2在特征维度进行相乘，得到经过多尺度特征信息交换的特征图L’1、L’0和L’2； Sb.6，分别从V1、V0和V2中随机挑选通道，经过softmax激活得到常数s1、s2和s3； Sb.7，结合特征图L’1、L’0和L’2，以及常数s1、s2和s3，得到多尺度特征交换结果U0； Sb.8，再重复执行两次步骤Sb.6和步骤Sb.7，得到两次不同的多尺度特征交换结果U1和U2； S4，重复执行多次步骤S2和步骤S3，且每次以上一次步骤S3得到的多尺度特征融合图作为步骤S2中的粗提取特征图F0，得到多级特征提取图； S5，将所述多级特征提取图输入卷积层，得到初步重构图像； S6，对所述原始图像依次进行下采样和上采样，再与初步重构图像连接，得到最终增强图像。

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