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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种多任务分离-混合-提纯的统一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：CN120430952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510846101.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种多任务分离-混合-提纯的统一图像融合方法及系统是由郑海永;李桂会设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务分离-混合-提纯的统一图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种多任务分离‑混合‑提纯的统一图像融合方法及系统，首先为每个特定任务单独构建重建网络模型得到特定任务分离网络，从而显式提取任务特有的特征；随后它采用多任务混合融合建模策略，基于特定任务分离网络构建混合任务融合网络，以促进任务间细粒度协作并提取更具区分性的融合分量；最后它通过知识蒸馏策略构建模型提纯统一网络，实现模型提纯，将任务特定特征与跨任务共享特征自适应统一为融合输出，得到统一图像融合网络。针对四个典型图像融合任务进行的大量实验表明，所提方法及系统在性能上显著超越现有先进的统一图像融合方法，并有效缩小了与专门优化的单任务模型之间的差距。

本发明授权一种多任务分离-混合-提纯的统一图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多任务分离-混合-提纯的统一图像融合方法，其特征在于，包括步骤： 为2种以上图像融合特定任务构建特定任务分离网络并训练； 所述特定任务分离网络包括适配不同图像融合特定任务的多个同构的编码器-解码器重建网络，所述编码器-解码器重建网络包括特定任务编码器、特定任务解码器和特定任务头部；所述特定任务编码器提取图像融合特定任务的源图像对的任务相关特征输入对应的特定任务解码器和所述特定任务头部，所述特定任务解码器基于所述任务相关特征进行图像重建生成重建图像对；所述特定任务头部将所述任务相关特征映射为两个语义向量； 基于训练后的所述特定任务分离网络构建混合任务融合网络并训练； 所述混合任务融合网络包括适配不同图像融合特定任务的多个同构的多任务融合网络，还包括一个组件比例估计网络；所述组件比例估计网络用于根据所有图像融合特定任务的源图像对计算各图像融合特定任务的权重；所述多任务融合网络继承训练后参数冻结的所述特定任务分离网络的任务特定编码器，提取图像融合特定任务的源图像对生成特征图像，再结合所述组件比例估计网络确定的任务权重对各图像融合特定任务的特征图像进行融合； 基于训练后的所述混合任务融合网络构建模型提纯统一网络并训练； 所述模型提纯统一网络继承了训练得到的混合任务融合网络的编码器、组件比例估计网络、融合网络和解码器，还引入了一个学生融合模块和一个学生解码器；将继承的编码器输出的各任务特征进行拼接后输入所述学生融合模块，所述学生融合模块按照所述组件比例估计网络输出的任务权重对各任务特征进行交互融合，生成交互融合特征输入至所述学生解码器；所述学生解码器解码生成对应的融合图像；对训练后的所述模型提纯统一网络提纯，得到统一图像融合网络； 所述统一图像融合网络继承训练得到的所述模型提纯统一网络中除编码器、融合网络以外的其他结构； 采用所述统一图像融合网络对待融合的图像对进行融合，得到2种以上图像融合特定任务的融合图像。

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