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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利基于特征差分补偿与融合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：CN116883303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310870277.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于特征差分补偿与融合的红外与可见光图像融合方法是由孙福明;李茂月;孙静;王法胜;李豪杰设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征差分补偿与融合的红外与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征差分补偿与融合的红外与可见光图像融合方法。本发明在特征提取阶段，使用CNN和Transfomer分别对红外与可见光图像进行编码。CNN模块用来提取图像像素强度分布信息，Transfomer模块用于提取图像细节纹理信息。设计跨模态差分补偿与融合模块，通过跨模态差分补偿模块提取各个阶段的互补信息，然后结合跨模态特征融合模块将互补信息整合到上下文全局信息中。利用跨模态差分补偿与融合模块构建一个渐进式差分融合解码器，通过渐进的方式将原图像不同模态和不同尺度的进行跨层特征融合，使得融合后的图像具有较强的热辐射信息和清晰的纹理信息；本发明的方法具有显著效果和显示出优异泛化能力。

本发明授权基于特征差分补偿与融合的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征差分补偿与融合的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括： 使用CNN和Transformer编码器分别提取红外和可见光图像的多尺度特征； 将所述多尺度特征输入到4个跨模态差分补偿与融合模块进行特征融合； 通过渐进式差分与融合解码模块，将最高级的跨模态差分补偿与融合模块的输出特征作为低一级跨模态差分补偿与融合模块的输入，连续地将低级模态特征融合进来，得到融合图像； 使用CNN和Transformer编码器分别提取红外和可见光图像的多尺度特征，包括： 分别由基于CNN编码和基于Transfomer编码的特征编码器从可见光和红外原图像中提取浅层特征Fvi和Fir；其中，使用基于CNN编码的特征编码器提取红外图像分支，同时采用基于RestormerBlock编码的特征编码器提取可见光图像分支，以获取图像的细节纹理信息和结构信息，表示为下式： 其中，和分别表示从红外和可见光图像中提取的深度特征，上标i＝{0,1,2,3}对应第i层的输出特征；当i＝0时表示浅层提取的输出特征，当i＝{1,2,3}表示分别通过CNN编码和Transfomer编码得到的3个阶段的多尺度特征；Ivi和Iir分别表示可见光图像和红外图像；E.表示原图像； 将所述多尺度特征输入到4个跨模态差分补偿与融合模块进行特征融合的步骤中，跨模态差分补偿与融合模块包括跨模态差分补偿模块和跨模态特征融合模块，所述跨模态差分补偿模块定义为： 其中，表示逐元素求和，表示逐元素乘积，δ·表示Sigmod函数，Conv.表示卷积操作，GMP·和GAP·分别表示全局最大池化和全局平均池化；公式2表示经过全局最大池化，全局平均池化以及卷积后，通过sigmoid函数将这些注意力图归一化生成相互对应的注意力权重，补充特征乘以注意力权重，将结果与原始特征相加得到模态补充信息。

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