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龙图腾网获悉浙大宁波理工学院申请的专利一种基于卷积稀疏表示的脑影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：CN115578361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211305327.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于卷积稀疏表示的脑影像融合方法是由胡秋;蔡卫明;胡绍海;白杨;邹欢清;金婧;马新莉设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积稀疏表示的脑影像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积稀疏表示的脑影像融合方法，该方法将自适应卷积稀疏算法作为融合框架，将脑影像既作为训练样本得到预训练字典，又作为测试样本参与融合过程；采用非下采样轮廓波变换，即NSCT，结合子带关联性构造新的活性测度；最后，通过二尺度重构得到融合的脑影像；通过以上方法可有效改善局部失配和纹理结构丢失对卷积稀疏脑影像融合的影响，并可显著降低算法耗时。

本发明授权一种基于卷积稀疏表示的脑影像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积稀疏表示的脑影像融合方法,其特征在于，包括以下步骤： S1、输入源影像Ir,r∈{1,K,R}，R表示影像样本数，r表示第r个影像样本数； S2、将所述源影像Ir作为训练样本通过卷积稀疏表示算法得到预训练字典数组dm,m∈{1,K,M}，M表示字典数组中元素个数，m表示字典数组中的第m个元素，并对源影像Ir进行二尺度分解得到基层Br和若干个细节层Dr； S3、每一个所述细节层Dr均通过所述预训练字典数组dm进行稀疏编码得到稀疏系数图并通过NSCT结合子带关联性构造的活性测度得到融合的稀疏系数图 S4、所述基层Br通过算术平均法得到基层融合结果每一个所述细节层Dr均对所述融合的稀疏系数图进行稀疏重构得到细节层融合结果 S5、对所述基层融合结果以及所述细节层融合结果进行二尺度重构得到融合脑影像IF； 所述步骤S3中，NSCT对每一稀疏系数图进行多尺度多方向分解的公式为： 其中，表示进行K层NSCT分解操作，表示低频子带部分，表示具有2K个分解方向的高频子带部分，低频子带部分采用平均策略进行融合的公式为： 高频子带部分采用子带关联性测度即稀疏系数图的相同尺度下相邻方向子带的相关性来表征活性测度，其中子带关联性测度定义为： 其中，和分别表示第k和k’方向的相邻子带，和分别表示和的均值，i和j表示多尺度变换子带系数图的大小，此时，对应稀疏系数图的NSCT高频子带的融合规则为： 在得到融合的NSCT低频子带和高频子带后，通过NSCT逆变换得到融合的稀疏系数图

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