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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种具备去场景退化功能的图像融合网络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：CN119444596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411570508.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种具备去场景退化功能的图像融合网络是由孟勃;孙冬冬设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具备去场景退化功能的图像融合网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备去场景退化功能的图像融合网络。本发明中，网络可以在执行红外可见光图像融合任务的过程中对可见光图像中的退化信息进行修复，提高了融合方法在恶劣环境下的鲁棒性。提出了基于文本－图像大模型的场景鉴别器，通过对比学习理论建立场景退化Prompts和对应图像之间的关系，经过训练后的场景鉴别器可以自动生成输入图像的退化类型。基于先验知识设计了BANet和DFNet，用于对不受控光照退化和烟雾退化进行修复。BANet和DFNet具备简易、可解释的结构，可以利用文本－图像大模型作为监督自适应的生成修复参数，实现对退化信息的准确复原。

本发明授权一种具备去场景退化功能的图像融合网络在权利要求书中公布了：1.一种具备去场景退化功能的图像融合网络，其特征在于：所述图像融合网络包括：网络由场景退化鉴别器和融合图像生成器；所述场景退化鉴别器由文本图像大模型CLIP的图像编码器和文本编码器组成；所述图像编码器和一个可学习小型神经网络级联，用于对图像编码器生成的图像编码向量进行微调；文本编码器的输入为场景信息，包括Fog,LowLight,Overexposure和正常几种不同的文本Prompts；通过对比学习损失对其进行训练，完成对场景退化信息的建模所述融合图像生成器由两条相互独立的特征提取分支和一条融合图像重建分支组成；其中可见光分支由五个连续的DegradationCorrectionUnitDCU亮度调节网络BANet和去雾网络DFNet所生成的参数对可见光特征进行去退化；所述融合图像生成器的可见光分支由五个连续的DegradationCorrectionUnitDCU亮度调节网络BANet和去雾网络DFNet所生成的参数对可见光特征进行去退化；红外分支由五个连续的卷积，BatchNorm和ReLU层组成，用以对红外图像进行特征提取；经过退化矫正后的可见光图像特征和红外图像特征被经过通道上的拼接后，被输入到由五个连续的卷积，BatchNorm和ReLU层组成的融合图像重建网络中，得到最终的融合图像；所述退化矫正网络的输入为可见光图像Ivis和退化场景鉴别器所获得的场景编码向量Fscene；对于DFNet，输入的可见光图像Ivis首先被四个连续的卷积，激活层进行特征处理： 接着，场景编码向量Fscene通过交叉注意力机制嵌入可见光特征: 其中CAM表示交叉注意力机制，该过程可以表示为：CAMx,y＝softmaxy·xT·x其中xT表示x的转置；最后，被嵌入场景编码向量Fscene后的可见光特征被输入到两条不同的分支中，用于生成透射率和大气光强度： 对于BANet，同样采取四个连续的卷积层，激活层进行特征处理，接着使用交叉注意力机制将场景编码向量Fscene进行嵌入，得到FBA；然后，FBA被沿着通道进行分解，得到n个亮度调节曲线的参数，为了取得最佳效率，n设置为8：[r1，r2，...，rn]←FBA。

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