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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统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：CN121353096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511912732.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统是由陈雪凌;薛文峥;任博文;孙巍;杨小宝设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：输入红外图像和可见光图像；基于红外图像和可见光图像生成红外语义掩码和可见光语义掩码，将红外图像及其语义掩码和可见光图像及其语义掩码分别输入对应的判别器；利用图像融合模型融合红外图像和可见光图像得到融合图像；由判别器在语义掩码的引导下分别计算融合图像的红外差异和可见光差异；基于红外差异和可见光差异更新融合模型的参数得到训练后的融合模型；将待融合的红外图像和可见光图像输入训练后的融合模型，得到融合后的图像。本申请有效避免了模态特征混叠带来的反向传播梯度冲突，显著提升生成器的模态区分能力与融合质量。

本发明授权一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实例感知的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括： 输入红外图像和可见光图像； 基于所述红外图像生成红外语义掩码，将所述红外语义掩码以及所述红外图像均输入红外判别器；基于所述可见光图像生成可见光语义掩码，将所述可见光语义掩码以及所述可见光图像均输入可见光判别器； 利用基于深度学习的红外与可见光图像融合模型对所述红外图像和所述可见光图像融合，得到融合图像； 由所述红外判别器在所述红外语义掩码的引导下计算所述融合图像的红外特征与所述红外图像的红外差异，由所述可见光判别器在所述可见光语义掩码的引导下计算所述融合图像的可见光特征与所述可见光图像的可见光差异；所述红外差异表示为：，其中，为所述红外语义掩码，取值范围[0,1]，为所述红外判别器，为所述融合图像，为所述红外图像，表示逐像素相乘，表示所有像素差值的绝对值之和；所述可见光差异表示为：，其中，为所述可见光语义掩码，取值范围[0,1]，为所述可见光判别器，为所述融合图像，为所述可见光图像，表示逐像素相乘，表示所有像素差值的绝对值之和； 基于所述红外差异和所述可见光差异更新所述融合模型的参数，得到训练后的融合模型； 将待融合的红外图像和待融合的可见光图像输入训练后的融合模型，得到融合后的图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市长安区长安南路563号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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