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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法及设备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：CN120877043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510975590.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法及设备是由张瑜;察豪;田斌;左雷设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法及设备，包括：在同一场景下，通过红外成像设备和可见光成像设备分别采集红外光和可见光的多对图像对，并对所述多对图像对进行预处理，利用预处理后的图像对构建模型训练集和测试集；采用曼巴和卷积神经网络构建红外和可见光图像融合模型MCDFuse；利用所述训练集对红外和可见光图像融合模型MCDFuse进行训练，所述红外和可见光图像融合模型MCDFuse的输入为预处理后的红外和可见光图像对，输出为融合后的图像；利用训练好的红外和可见光图像融合模型MCDFuse对所述测试集进行图像融合测试。

本发明授权基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于曼巴和卷积神经网络的图像融合方法，其特征在于，包括：在同一场景下，通过红外成像设备和可见光成像设备分别采集红外光和可见光的多对图像对，并对所述多对图像对进行预处理，利用预处理后的图像对构建模型训练集和测试集； 采用曼巴和卷积神经网络构建红外和可见光图像融合模型MCDFuse，包括：构建由编码器和解码器组成的模型，所述编码器包含图像重构部分、可见光特征提取部分和红外特征提取部分；所述图像重构部分采用动态特征激活模块DFA，通过曼巴动态扫描机制激活图像通道特征；采用双分支结构对特征图进行处理，全局特征提取部分采用分层特征提取模块HFE，基于下一代卷积神经网络ConvNeXt构建全局特征图，局部特征增强部分通过双分支细节增强模块DDE，采用可逆残差块和深度分离卷积提取细节特征；所述解码器与编码器的图像重构部分结构一致； 利用所述训练集对红外和可见光图像融合模型MCDFuse进行训练，所述红外和可见光图像融合模型MCDFuse的输入为预处理后的红外和可见光图像对，输出为融合后的图像；利用训练好的红外和可见光图像融合模型MCDFuse对所述测试集进行图像融合测试。

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