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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多层卷积的红外与可见光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：CN117292244B 。

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：202311352355.2，技术领域涉及：G06V10/86；该发明授权一种基于多层卷积的红外与可见光图像融合方法是由陈海秀;房威志;陆康;黄仔洁;陈嘉越;褚羽婷设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层卷积的红外与可见光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多层卷积的红外与可见光图像融合方法，网络结构包括编码网络、解码网络和多层卷积融合网络，所述编码器由多层卷积块和ECA注意力机制相互嵌套构成；所述解码器主要由解码块所构成，每个解码块由两个卷积层组成；所述多层卷积融合网络主要由梯度卷积块、下采样卷积块、卷积空间通道注意力机制以及若干卷积层构成；包括步骤如下：S1，将配准后的红外源图像和可见光源图像成对送入编码器中，由编码器提取源图像特征；S2，由多层卷积融合网络对源图像特征进行融合，得到融合后的特征；S3，解码器对融合后的特征进行重建，输出图像。本发明融合后的图像目标突出、细节清晰、轮廓明显、指标提升显著，符合人类视觉感受。

本发明授权一种基于多层卷积的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层卷积的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，网络结构包括编码器、解码器和多层卷积融合网络，所述编码器由多层卷积块和ECA注意力机制相互嵌套构成；所述解码器由解码块所构成，每个解码块由两个卷积层组成；所述多层卷积融合网络由梯度卷积块、下采样卷积块、卷积空间通道注意力机制以及若干卷积层构成；所述多层卷积融合网络中，所述下采样卷积块由maxpooling层、3×3卷积层和带有激活函数的卷积层相互交叉构成；输入图像通过maxpooling层以后，将特征信息经过3×3的卷积以及带有激活函数的卷积层进行两次处理； 采用卷积层和带有LReLU激活函数的卷积层组成的卷积块，直接对源图像信息进行特征提取；并将对源图像信息提取的特征与梯度卷积块、下采样卷积块提取的特征信息进行集成； 所述梯度卷积块由带有LReLU激活函数的卷积层、卷积层、卷积层以及梯度算子组合而成，主体采用密集连接，使用2个卷积层和带有LReLU激活函数的卷积层拼接的块进行特征提取；其中，残差流采用梯度运算来计算特征的梯度幅度，并使用正则卷积层来消除通道维度差异；最后，将主体密集流提取的深层特征和残余梯度流获取的细粒度细节信息进行集成； 包括步骤如下： S1，将配准后的红外源图像和可见光源图像成对送入编码器中，由编码器提取源图像特征； S2，由多层卷积融合网络对源图像特征进行融合，得到融合后的特征； S3，解码器对融合后的特征进行重建，输出图像。

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