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龙图腾网恭喜北京环境特性研究所申请的专利基于自适应权重学习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：CN114187221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111513619.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法是由董毅;翟佳;彭实;陈峰;郭单;谢晓丹设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法，基于像素级注意力机制与融合权重自适应生成构建了深度特征自适应提取模块，并通过跨层级级联方式基于深度特征自适应提取模块搭建了生成器网络；基于孪生网络思想，搭建了双通道鉴别器网络；将红外与可见光图像进行初步的连接操作后输入至生成器后生成融合图像，通过生成器与判别器的博弈对抗完成红外图像与可见光图像的融合生成；本发明融入了像素级注意力机制以及层次级联思想，能够降低网络参数量的情况下增强网络深度特征提取能力，提高红外与可见光图像的融合图像生成质量，实现了红外图像与可见光图像的融合增强。

本发明授权基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重学习的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：基于生成对抗机制构建生成器和鉴别器；源数据进行连接操作后进入生成器网络，通过深度特征提取与层次特征融合生成融合图像；所述融合图像进入双通道鉴别器进行判别；通过所述生成器与所述鉴别器的对抗学习，输出融合图像结果；构建所述生成器，采用基于像素级注意力机制和融合权重自适应学习机制构建深度特征自适应提取模块，并采用跨层级级联方式以多个所述深度特征自适应提取模块构建所述生成器网络；所述深度特征自适应提取模块包括注意力子网络、无注意力子网络和融合权重自适应生成子网络；所述注意力子网络以及所述无注意力子网络对图像特征进行提取与通道压缩，所述融合权重自适应生成子网络自适应生成权重因子，并对所述注意力子网络和所述无注意力子网络所输出的特征进行通道恢复与自适应特征重构；所述注意力子网络由两个3×3卷积和一个1×1卷积构成；其中，3×3卷积用于特征映射，1×1卷积则用于通道重构，且第一个3×3卷积中加入了像素级注意力机制，所述像素级注意力机制用于为不同通道分配相应权重，以提高所述注意力子网络提取重要信息的能力；输入特征xn-1分别经过注意力子网络和无注意力子网络后，在各自输出端得到的特征所含通道数减至输入通道数的一半，得到x'n和x″n，将x'n和x″n分别作为输入特征进入融合权重自适应生成子网络后，通过其中的1×1卷积对进行通道提升，以使x'n和x″n的通道数与Xn保持一致，并将输出的x'n和x″n与对应的权重因子相乘并元素相加，最后经1×1卷积后输出。

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