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龙图腾网获悉北京科技大学;北京环境特性研究所申请的专利一种多模态频域交叉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：CN119992266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510004454.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多模态频域交叉图像融合方法是由曾慧;焦熙坤;管灵;董纯柱设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态频域交叉图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态频域交叉图像融合方法，涉及图像融合技术领域。该方法包括：S1、构建多模态图像融合网络；其中，所述多模态图像融合网络包括：编码器网络、跨模态交叉融合网络以及解码器；多模态图像融合网络的执行步骤包括：使用编码器网络对输入的各个模态图像提取不同频域特征；使用跨模态交叉融合网络通过跨层连接与交叉连接的方式实现不同模态图像各个频域特征的融合；将融合后的特征输入解码器，对融合特征进行解码，输出融合图片；S2、利用多模态图像对构建的多模态图像融合网络进行训练，输出包含各个模态图像特征的融合图片。采用本发明，能够提高多模态图像的融合效果，使得融合结果具有更清晰的细节以及更丰富的信息。

本发明授权一种多模态频域交叉图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态频域交叉图像融合方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建多模态图像融合网络；其中，所述多模态图像融合网络包括：编码器网络、跨模态交叉融合网络以及解码器；多模态图像融合网络的执行步骤包括： 使用编码器网络对输入的各个模态图像提取不同频域特征； 使用跨模态交叉融合网络通过跨层连接与交叉连接的方式实现不同模态图像各个频域特征的融合； 将融合后的特征输入解码器，对融合特征进行解码，输出融合图片； S2、利用多模态图像对构建的多模态图像融合网络进行训练，输出包含各个模态图像特征的融合图片； 其中，跨模态交叉融合网络包含高频与低频分支和通道注意力模块，用于融合编码器提取到的频域特征；其中，每个高频和低频分支都由3个代表不同深度的层特征提取模块组成； 层特征提取模块的层特征提取过程表示为： ； 其中，、分别表示红外图像与可见光图像的低频基础特征，、分别表示红外图像与可见光图像的高频细节特征，代表层特征提取，用于提取不同层级的高低频特征，根据处理次数的多少可以产生由浅到深的不同阶段特征；表示低频各阶段特征；表示高频各阶段特征； 其中，所述使用跨模态交叉融合网络通过跨层连接与交叉连接的方式实现不同模态图像各个频域特征的融合包括： 对得到的不同模态图像的频域特征，利用层特征提取模块提取由浅到深的不同阶段特征； 在对阶段特征处理的过程中，采用跨层连接的方式，链接不同层级特征，将浅层特征向各个深层特征进行传递； 基于处理不同频域特征信息要求，完成频域特征融合，采用交叉连接的方式，通过提取初级特征并与跨层处理结果相互链接，得到经过异频域特征修饰的异模态同频融合特征；其中，跨层连接和交叉连接的过程表示为： ； 其中，与分别表示初级基础特征与初级细节特征提取过程； 将异模态同频融合特征送入通道注意力模块中进行融合，得到最终的融合特征图。

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