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龙图腾网恭喜济南大学申请的专利基于多尺度变换和卷积稀疏表示的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：CN115018728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210674899.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于多尺度变换和卷积稀疏表示的图像融合方法及系统是由赵秀阳;李吉喆设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度变换和卷积稀疏表示的图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度变换和卷积稀疏表示的图像融合方法，包括：不同模态的医学图像通过滚动引导滤波分解得到的基础子图和细节子图，通过NSST将基础子图分解为多尺度方向的高频子带和低频子带，通过卷积稀疏表示编码为高频稀疏系数和低频稀疏系数，对高频和低频系数进行相应不同的融合规则进行稀疏系数的融合，通过卷积稀疏表示对融合系数重建，通过逆NSST对融合子带重建得到融合后的基础子图，同时采用基于加权改进的拉普拉斯能量和融合细节子图，将融合后的基础子图和细节子图相加得到最终的融合图像。本发明解决现有的医学图像融合方法中存在的问题，为医学图像融合领域提供了更好的解决方案，实现高质量融合图像的获得。

本发明授权基于多尺度变换和卷积稀疏表示的图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度变换和卷积稀疏表示的图像融合方法，其特征是，包括：通过滚动引导滤波将不同模态的源图像分别分解为基础子图和细节子图；通过非下采样剪切波变换将不同源图像的基础子图分别分解为多个尺度和方向的高频子带和低频子带；对每个尺度和方向的高频子带和低频子带分别进行卷积稀疏表示编码，分别得到对应的多个尺度和方向的高频稀疏系数和低频稀疏系数；利用不同的融合规则分别对不同源图像每个尺度和方向的高频稀疏系数和低频稀疏系数进行稀疏系数的融合，得到多个尺度和方向的高频融合稀疏系数和低频融合稀疏系数，再通过卷积稀疏表示分别重建为多个尺度和方向的高频子带和低频子带；通过逆非下采样剪切波变换对多个尺度和方向的高频子带和低频子带进行融合重建，得到融合后的基础子图；通过基于加权改进的拉普拉斯能量和将对细节子图进行融合，得到融合后的细节子图；将融合后的基础子图与融合后的细节子图相加得到最终的融合图像。

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