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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合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：CN120689218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510793688.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合系统是由杨军;徐慕晨;郭浩文;宋玥鑫;舒时敏设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合系统。该系统实现提高红外与可见光图像融合的质量与清晰度，首先，通过特征提取模块提取多层次、多尺度的特征；接着，经过TAFEM模块对特征进行增强，在特征融合模块中，通过DIIM和CMIFM的注意力融合方式，进行两种模态图像之间的相同成分和差异成分的融合，最后，图像重建模块对融合特征进行精炼与上采样，生成高质量的融合图像。本发明通过创新性的采用纹理信息和多尺度特征并行提取的方式，提高了模型的特征提取质量，还提出了TAFEM模块，减少了特征提取阶段的信息丢失，并且在传统的DIIM模块和ACIIM模块的基础上改进得到CMIFM模块，弥补了传统交叉注意力机制对提取共同信息的不足。

本发明授权一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征差异的红外与可见光图像融合系统，其特征在于，该系统包括： M1、特征提取模块：将原始红外图像和可见光图像分别输入到边缘强化特征提取单元与多尺度卷积特征融合单元，并进行两个图像的特征提取，将提取到的原始红外与可见光图像特征分别在通道维度上拼接，所述特征提取模块的输出是拼接后的红外图像特征和可见光图像特征； M2、预重建模块：所述预重建模块的输入是所述特征提取模块所提取的红外与可见光图像特征，将所述提取的红外与可见光图像特征逆向恢复为原始输入的红外与可见光图像，与原始输入图像进行逐像素损失计算，并通过损失函数进行优化，将所述红外与可见光特征分别经过分组卷积、3×3卷积、层归一化和Hardwish激活函数，得到嵌入特征； M3、特征融合模块：所述特征融合模块的输入是所述预重建经过分组卷积、3×3卷积、层归一化和Hardwish激活函数得到的嵌入特征，通过特征融合模块，进行红外与可见光图像之间的相同成分和差异成分的融合，完成特征融合； M4、重建模块：通过像素重排操作对所述特征融合模块输出的融合特征进行上采样，恢复图像的高分辨率，重建模块通过多层次的特征处理、优化和重建，生成高质量的融合图像； 所述M1的特征提取具体为：特征提取模块主要由两个核心部分组成，分别为边缘强化特征提取单元ER-FEM和多尺度卷积特征融合单元MS-CFFM， 所述边缘强化特征提取单元通过拉普拉斯算子和Sobel算子对图像中的边缘信息进行特征提取； 所述特征融合模块具体实现步骤为： 基于ATFuse网络中的差异信息注入单元DIIM，和交替共同信息注入单元ACIIM，构建共模注入融合单元CMIFM，将共模注入融合单元替换掉原来ATFuse网络中的交替共同信息注入单元，进行特征融合， 所述特征融合为：特征融合模块由差异信息注入单元DIIM和共模注入融合单元CMIFM组成，通过差异信息注入单元和共模注入融合单元进行红外与可见光图像之间的相同成分和差异成分的融合，并应用于共模注入融合单元，完成特征融合。

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