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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光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：CN116758389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310767226.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光图像融合方法是由李荣;章佳妍;续欣莹;程兰;李鹏越设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及本发明涉及图像融合领域，一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光图像融合方法，前期通过实验分析合理分配红外与可见光图像的输入比；对两种不同类型的图片特征提取后的不同层级特征进行反向元素级融合，减少信息丢失，并且深层特征接受所有浅层特征元素信息，使图像特征充分提取，在深层级卷积在双流路径中反向传输时利用注意力交互模块进行信息交流并增强；在特征重建阶段应用残差结构减弱梯度消失防止退化现象；最后引入阈值分割对损失函数进行优化，加快融合速度。

本发明授权一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力和阈值分割的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建图像融合网络，包括：输入模块、红外路径、可见光路径、通道注意力交互模块、空间注意力交互模块、特征重构模块、阈值分割模块；输入模块的输入为描述同一时刻同一场景的一张红外图像Iir与一张可见光图像Ivi，输入模块内部，通道维度拼接2张相同红外图像Iir和1张对应的可见光图像Ivi形成三维图像作为红外路径的输入A，通道维度拼接2张相同可见光图像Ivi和1张对应的红外图像Iir形成三维图像作为可见光路径的输入B；红外路径和可见光路径分别使用5层的卷积神经网络进行正向特征提取获得特征向量，每层的特征向量包括红外特征向量A和可见光特征向量B，随着网络层数由1至5增加，由第1、2层浅层卷积特征向量逐步形成第4、5层深层卷积特征向量；选取第5层特征向量即红外特征向量A1与可见光特征向量B1作为通道注意力交互模块的输入，随后将通道注意力交互模块的输出A1’与B1’分别和A1与B1以及第4层特征向量进行元素级融合获得A2与B2，对应元素相加且特征形状不变，选取A2与B2作为空间注意力交互模块的输入，随后将空间注意力交互模块的输出A2’与B2’分别和A2与B2以及第2层特征向量进行元素级融合获得最终的红外路径输出与可见光路径输出；红外路径和可见光路径先对深层特征向量进行处理再传输给浅层特征向量即特征向量反向传输；随后对红外路径输出与可见光路径输出进行特征融合，即将两个输出在通道维度上拼接得到特征向量F；随后特征重构模块进行特征重构，即利用卷积神经网络与残差结构对特征向量F进行降维，最后输出一张一维融合图像If；阈值分割模块使用阈值分割红外图像Iir获得阈值分割图像Ith，围绕融合图像与红外图像、可见光图像、阈值分割图像建立损失函数，控制最终融合图像的输出； S2：利用多对红外图像与可见光图像作为训练集对图像融合网络进行训练，利用训练完毕的图像融合网络进行图像融合，获得融合图像。

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