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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于显著性保持的自适应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：CN116485698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310493162.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于显著性保持的自适应图像融合方法及系统是由黄仕才;张静;邓雪;饶爽;张华;王姮;霍建文;赵皓;刘满禄;周建;刘冉设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著性保持的自适应图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于显著性保持的自适应图像融合方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：对可见光图像的灰度直方图进行阈值划分，计算三个像素区域的像素数量占比值；基于直方图的LC算法，提取红外图像的目标显著性，得到显著图像；将可见光图像和红外图像输入至深度学习的基础融合模型生成基础融合图像；利用可见光图像的灰度直方图和三个像素区域的像素数量占比值，进行显著图像和基础融合图像的自适应融合。本发明可提升不同光照环境下融合图像的质量，以及后续高级视觉检测任务的鲁棒性；利用结合直方图的显著性检测算法，提取红外图像的目标显著性，并将其与基础融合图像进行自适应再融合，有效增强了融合图像的目标显著性特征。

本发明授权一种基于显著性保持的自适应图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性保持的自适应图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取红外图像和可见光图像，对红外图像进行预处理，将红外图像和可见光图像的时间和空间对齐，对红外图像和可见光图像统一进行归一化处理； S2、获取可见光图像的灰度直方图，利用灰度直方图的像素区间可表示图像明亮度的特性，基于分割阈值对灰度直方图进行阈值划分，得到三个像素区域，根据分割阈值计算三个像素区域的像素数量占比值S1,S2,S3； S3、基于直方图的LC算法，提取步骤S1中预处理后的红外图像的目标显著性，得到显著图像； S4、将可见光图像和步骤S1中预处理后的红外图像，输入至深度学习的基础融合模型，生成基础融合图像，其中，基础融合模型包括encoder和decoder，encoder用于提取输入的红外图像和可见光图像的特征信息；其中，输入的红外图像的特征信息包括红外图像的语义结构特征；输入的可见光图像的特征信息包括轮廓特征和纹理特征；encoder包括两条路径，一条路径由卷积层、Batchnorm层、激活函数串联，用于获取输入的可见光图像的特征信息，另一条路径由残差模块以及卷积串联而成，用于获取输入的红外图像的特征信息；decoder包括串联的特征融合层和卷积层，用于对获取到的红外图像和可见光图像的特征信息进行解码，得到基础融合图像； S5、利用可见光图像的灰度直方图和三个像素区域的像素数量占比值S1,S2,S3，进行显著图像和基础融合图像的自适应融合，融合权重的计算如公式为 其中1b1＞b2＞b3＞0，而maxS1,S2,S3表示计算S1,S2,S3的最大值； 自适应融合策略为： F＝aI1+bI2,a+b＝1 其中，F表示最终融合的图像，I1表示基础融合图像特征，a表示I1的融合权重，I2表示显著性特征，b表示I2的融合权重。

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