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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算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：CN117173064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310918849.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法是由陈海秀;房威志;陆康;黄仔洁;陆成;闵译凡;陆赵远设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法，包括步骤如下：S1，通过短跨层连接与ECA注意力机制相结合的方式，构建编码器网络；S2，将配准后的红外与可见光图像输入进编码器网络中，并对编码器和解码器网络进行训练，得到满足条件的编码器；S3，对输入的图像，通过构建的融合网络进行特征融合，并对融合网络进行训练，得到满足条件的融合网络；S4，将融合后的图像通过解码器进行解码重建图。本发明融合后的图像评价指标提升显著，目标清晰、细节突出、轮廓明显，符合人类视觉感受。

本发明授权一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器的红外与可见光图像融合算法，其特征在于，包括步骤如下： S1，通过短跨层连接与ECA注意力机制相结合的方式，构建编码器网络； S2，将配准后的红外与可见光图像输入进编码器网络中，并对编码器和解码器网络进行训练，得到满足条件的编码器； 其中，采用自动编码器损失函数来训练自动编码器网络，定义如下， 其中，表示输入图像与输出图像之间的像素损失，表示输入图像与输出图像之间的结构相似性损失；是和两者之间的权衡参数； 损失计算表达式如下： 其中，是Frobenius范数； 损失计算表达式如下： 其中，是结构相似性度量； S3，对输入的图像，通过构建的融合网络进行特征融合，并对融合网络进行训练，得到满足条件的融合网络； 所述融合网络由LReLU激活函数与卷积层叠加、Tanh激活函数与卷积层叠加、注意力机制CBAM、卷积层组成；采用三次卷积和LReLU激活函数组成的基本块对源图像进行特征提取；通过卷积层与CBAM注意力机制深度提取源图像的细节信息，将提取到的细节特征信息与三次基本块提取到的特征信息相互拼接；最后由Tanh激活函数与卷积层组成的基本块进行卷积并且输出； 其中，采用融合策略损失函数来训练融合网络，融合策略损失函数定义如下： 其中，和分别代表背景细节保持损失函数和目标特征增强损失函数，是一个权衡参数；计算表达式如下： 其中，Ivi表示可见光图像； 计算表达式如下： 式中，是多尺度深度特征的数量；为用于平衡损失幅度的权衡参数向量；为融合特征，为可见光特征的相对影响系数，为红外特征的相对影响系数； S4，将融合后的图像通过解码器进行解码重建图。

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