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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学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：CN116912206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310871992.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法是由朱芮;李雄飞;鲁野;张平;张小利;申光勋设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法，包括以下步骤：S1、获取两张已配准的多模态医学图像，所述医学图像包括灰度图像和彩色图像，并获取所述彩色图像的光照分量；S2、将所述光照分量和所述灰度图像分别进行多尺度结构纹理分解，得到第一分解输出和第二分解输出；S3、对所述第一分解输出和所述第二分解输出进行融合，得到融合图像。针对包含大量能量信息的结构层，采用非线性函数给强度大的像素位置赋予更高的融合权重，从而避免了融合结果中出现强度损失，更好地保留了结构信息。

本发明授权一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取两张已配准的多模态医学图像，所述医学图像包括灰度图像和彩色图像，并获取所述彩色图像的光照分量； S2、将所述光照分量和所述灰度图像分别进行多尺度结构纹理分解，得到第一分解输出和第二分解输出，所述第一分解输出和所述第二分解输出均包括结构层图像和纹理层图像； S3、对所述第一分解输出和所述第二分解输出进行融合，得到融合图像； 所述S3包括： S31、使用非线性函数计算融合权重图，进而基于融合权重图对所述结构层图像进行融合，得到融合结构层图像； S32、采用空间频率和加权局部能量对所述纹理层图像进行融合，得到融合纹理层图像； S33、将所述融合结构层图像和所述融合纹理层图像线性相加，得到初步融合图像，基于所述初步融合图像得到所述融合图像； 所述S31包括： S311、计算所述结构层图像的强度差值图像，并对所述强度差值图像进行归一化，得到归一化结果； S312、基于所述归一化结果计算所述结构层图像的融合权重图，基于所述融合权重图得到所述融合结构层图像； 所述强度差值图像的计算方法包括： ； 式中，x，y表示像素坐标；表示灰度图像的结构层图像；表示彩色图像光照分量的结构层图像； 得到所述融合结构层图像的方法包括： ； 式中，C为融合权重图，计算方法包括： ； 式中，k表示参数，Dnormx，y表示归一化结果； 所述S32包括： S321、基于所述空间频率和所述加权局部能量生成空间频率能量，并分别计算所述纹理层图像的所述空间频率能量； S322、基于所述空间频率能量进行融合，得到所述融合纹理层图像。

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