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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于双解码器的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：CN116309215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310165488.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于双解码器的图像融合方法是由邸江磊;邱怀彬;刘晓宋;秦玉文设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双解码器的图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像融合领域，公开了一种基于双解码器的图像融合方法，用于解决基于深度学习的图像融合方法对不同成像模式的相机拍摄的复杂多模态图像处理的特征提取能力与融合效果欠佳的问题，本发明包括：将多模态图像A1、A2通过大感受野特征提取模块进行特征提取，随后分别经过两个交互解码模块，并在解码过程中，两个不同模态的解码模块间的解码信息在通道上进行拼接进行交互融合，最后重构出融合图像C，计算融合图像C与多模态图像A1、A2的损失，更新网络模型参数。本发明能够有效实现复杂多模态图像的融合，具有特征信息提取较好、参数量少、重构精度高、鲁棒性较强等特点。

本发明授权一种基于双解码器的图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双解码器的图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用不同成像模式相机拍摄出多模态图像，记为图像A1、A2； S2、将多模态图像A1、A2作为网络的输入，先经过卷积层，再经过N个大感受野特征提取模块得到多模态特征图，其中大感受野特征提取模块采用残差连接，包括卷积核大小为1*1的卷积层、高斯误差非线性激活函数、卷积核大小为5*5的深度卷积层、卷积核大小为5*5与膨胀值为3的深度卷积层、像素归一化； S3、将两个多模态特征图分别经过两个交互解码模块，其中交互解码模块包括卷积核大小为3*3的卷积层、通道注意力、插值上采样；并且单个交互解码模块获取各层次特征信息与上一级的融合解码信息进行像素叠加，交互解码；在解码过程中，两个不同模态的交互解码模块间的解码信息在通道上进行拼接进行交互融合，并重复N次，逐步进行融合，然后通过卷积层，得到融合图像C； S4、将步骤S2和S3所述的特征提取和解码过程构建神经网络，计算神经网络输出的融合图像与输入图像之间的损失函数值，并将损失函数值的梯度做反向传播以更新网络模型的参数，直至损失函数值收敛，则停止更新网络模型参数，得到一个训练完成的神经网络。

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