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龙图腾网获悉复旦大学;中国电子科技南湖研究院申请的专利保持对比度的近红外与大噪声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：CN116934641B 。

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：202310743905.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法是由范益波;朱若溪;荆明娥;龚勇;赵国强;黄晓倩设计研发完成，并于2023-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体为保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法。本发明包括：在图像融合之前对含噪可见光图像进行预去噪处理；在图像融合过程中，首先生成一副对比度与NIR相似且外观与VIS相似的低频图像，并再次去噪，作为融合后的基础层；然后分别从VIS和NIR中提取高频分量；根据局部对比度生成融合权重图，自适应地将VIS和NIR的高频分量加权融合，作为融合后的细节层；最后将细节层加至基础层上，转换到显示所需的色彩空间，得到最终图像融合结果。本发明对每个像素的处理只用到局部邻域内的像素，无需获取全局信息，无需迭代求解，有利于硬件实现和实时处理，生成的图像内容准确、细节丰富。

本发明授权保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种保持对比度的近红外与大噪声可见光图像融合方法，其特征在于，具体步骤为： 1预去噪；在图像融合之前对含噪可见光图像进行预去噪处理，具体采用双边滤波进行去噪；并分别将去噪前和去噪后的可见光图像从RGB格式转为YUV格式，分离出的亮度分量分别为和 2融合基础层；在图像融合过程中，首先生成一副对比度与NIR相似且外观与VIS相似的低频图像，并再次去噪，作为融合后的基础层；具体流程为： 对于图像中的每个像素，做如下处理： a取像素值；设当前处理的是图像中的第i个像素，则以第i个像素的位置为中心，分别在NIR图像Inir和去噪后的VIS亮度分量中取9*9大小的邻域；将邻域中包含的像素值排列为如下的矩阵形式： b计算VIS和NIR的平均对比度，并将其填入一个含有两元素的向量 其中，avg表示取平均，RiIi表示在第i个像素周围取9*9邻域； c得到映射参数：首先，生成一个81*81对角矩阵W，其对角线上的每个元素对应于9*9的窗中的每个位置，元素值为其中，d为窗中某位置到窗中心的欧式距离之平方，σ为常数；得到映射参数： αi为含有两个元素αi，1和αi，2的向量，μc为常数； d利用c中得到的参数，对NIR的像素值做映射： e去噪；对d中生成的基础层Id做一次联合双边滤波；空域滤波采用高斯滤波核，滤波核的大小和方差可配置；值域滤波的参考图采用NIR以及d中生成的结果，且值域滤波也采用方差可配置的高斯滤波核； 3融合细节层；然后分别从VIS和NIR中提取高频分量；根据局部对比度生成融合权重图，自适应地将VIS和NIR的高频分量加权融合，作为融合后的细节层； 4最终融合；将细节层加至基础层上，转换到显示所需的色彩空间，得到最终图像融合结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学;中国电子科技南湖研究院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。