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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法及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：CN115331112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211054722.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法及系统是由窦浩;伍政华;代泽洋;倪向东;李静;王潇设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法及系统包括：S1、采集获取红外图像及可见光图像，在不少于2个的差异尺度上，分别对红外图像和可见光图像进行分解；多粒度词元全局特征提取：通过不少于2个的独立Transformer分支，分别计算红外图像和可见光图像的长程依赖关系；利用预置逻辑设计损失函数，据以监督并训练预置的多粒度词元融合模型；通过多粒度词元融合模块融合红外图像和可见光图像，据以得到多粒度词元融合输出图像。本发明解决了融合模型性能差、复杂度高、特征提取及表征受限的技术问题。

本发明授权基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多粒度词元的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集获取红外图像及可见光图像，在不少于2个的差异尺度上，分别对所述红外图像和所述可见光图像进行分解； S2、多粒度词元全局特征提取：通过2个独立的Transformer分支，分别计算所述红外图像和所述可见光图像的长程依赖关系，其中，在每个所述独立Transformer分支设计不少于2个Transformer模型，所述步骤S2包括： S21、将所述红外图像及所述可见光图像分割成多尺度分区域patch； S22、将所述红外图像和所述可见光图像转换为红外序列和可见光序列； S23、利用预置线性投影E嵌入处理所述红外序列和所述可见光序列，并在每个序列中加入编码位置信息，以得到编码红外序列及编码可见光序列； S24、利用全连接层，以预置嵌入逻辑对所述编码红外序列及所述编码可见光序列进行嵌入操作，以得到关系提取参数； S25、利用多头自注意力机制MSA，以预置逻辑处理所述关系提取参数，以从所述红外图像和所述可见光图像中提取得到所述长程依赖关系，据以获取多头自注意力融合参数，其中，所述多头自注意力融合参数包括：红外词元及可见光词元 S3、利用预置逻辑设计损失函数，据以监督并训练预置的多粒度词元融合模型； S4、通过多粒度词元融合模块融合所述红外图像和所述可见光图像，据以得到多粒度词元融合输出图像，所述步骤S4包括： S41、以预置权重定义逻辑得到可学习注意权值，据以利用预置关系捕获逻辑，捕获所述红外词元与所述可见光词元的多粒度词元相关性； S42、利用预置重建逻辑处理所述多粒度词元相关性以及差异尺度特征，以得到所述多粒度词元融合输出图像。

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