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龙图腾网获悉江苏海洋大学申请的专利基于多判别器生成对抗网络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：CN115601282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211405079.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于多判别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法是由康家银;武凌霄;张文娟;姬云翔;马寒雁设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多判别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多判别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法，其主要流程可以分为：差分图像的计算与预处理；将源图像红外图像和IirIir可见光图像IvisIvis与差分图像红外差分图像Idif‑irIdif‑ir和可见光差分图像Idif‑visIdif‑vis作为输入对网络模型生成器模型和判别器模型进行训练；使用训练好的生成器模型生成融合图像。如此在红外与可见光图像融合的实际应用中，不仅能充分地保留红外图像中的热辐射信息，还能有效地重现可见光图像中的纹理细节。

本发明授权基于多判别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于多判别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法，其特征在于：包括按如下步骤1至步骤3完成红外与可见光图像融合： 步骤1：差分图像的计算与预处理，将红外图像与可见光图像分别作差值计算并进行归一化处理，得到差分图像与； 步骤2：将源图像和差分图像作为输入对网络模型进行训练，训练过程由步骤2-1至步骤2-4组成： 步骤2-1：将红外图像与差分图像联结，可见光图像与差分图像联结，作为步骤2-2中生成器中不同的编码器的输入； 步骤2-2：生成器将步骤2-1中的数据进行特征提取和融合，然后根据融合的特征重构出融合图像； 步骤2-3：将融合图像分别与红外图像、可见光图像及差分图像、输入到判别器,,与中，与生成器建立对抗训练； 步骤2-4：循环步骤2-1至步骤2-3进行迭代训练，当对抗训练趋于平衡，即判别器无法辨别出输入的样本是来自于生成器生成的图像还是真实图像时，终止训练，从而得到融合所需的生成器； 迭代训练时，需要采用损失函数评估模型预测差异性，其损失函数由生成器损失函数和判别器损失函数构成，其中生成器损失函数主要由对抗损失与内容损失两部分组成，用于反馈生成器网络训练损失；四个判别器采用相似的损失函数，将判别器对输入结果的判断反馈给生成器，与生成器建立起对抗训练，其具体计算公式如下： ； ； 其中为权重参数，、、和分别对应四个判别器,,与； 具体地，所述对抗损失主要用于约束生成器的优化方向，其公式定义为： ； 其中为期望，为判别器对输入图像分类概率； 具体地，所述内容损失通过比较融合图像与输入图像的差异，引导生成器生成同时保留红外图像热辐射信息和可见光图像纹理信息的融合结果，其公式定义为： ； 其中、、为权重参数，为强度损失，为梯度损失，为结构相似度损失； 步骤3：使用训练好的生成器生成融合图像，具体地，将红外、可见光图像分别与两种差分图像进行联结，一并输入到步骤2中训练好的生成器中，得到最终的融合结果。

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