本发明属于图像融合技术领域，公开了一种红外和可见光图像融合方法、系统、计算机设备及应用，对原始红外图像进行基于卷积神经网络的超分辨率重构，获得重构后高分辨率的红外图像；对可见光和高分辨率的红外图像各自进行各向异性扩散，得到相应的基础层和细节层；利用KL变换获取最大特征向量对细节层进行融合，利用显著度自适应提取对基础层进行融合；将融合后的细节层和基础层通过线性重构得到最终的融合图像。通过大量实验表明，相比于4种融合算法，本发明所提出的算法无论从主观判断，还是从客观评价指标都具有更好的融合效果，为了使融合图像具有较高的清晰度的同时，具有更加丰富的细节信息和轮廓纹理。
📄 2020107938757
📂 G06T5_50
👤 西安科技大学
📅 2020-08-04
本发明属于图像处理技术领域，公开了一种红外和可见光图像融合方法、融合系统及应用，将红外图像和可见光图像利用小波变换进行多尺度分解，得到源图像所对应的高频部分和低频部分；将高频部分和低频部分进行各向异性扩散，生成图像的基础层和细节层；采用KL变换对异源图像的细节层进行融合，利用线性叠加的方式对基础层进行融合；将融合后的细节层和基础层进行线性重构生成最终的融合图像。本发明为了验证所提出算法的优势，将其与3种经典的融合算法进行比较，通过大量融合实验表明，相比于3种传统算法，所提出的算法无论从主观判断，还是从客观评价指标都具有更好的融合效果。
📄 2020102398146
📂 G06T5_50
👤 西安科技大学
📅 2020-03-23
本发明公开了基于Riesz‑Lap变换及PCNN的图像融合方法，Riesz变换具有分离出图像低级特征的能力，且人类视觉感知的重要信息来也来自图像的低级特征。本发明提出将待融合源图像先分解到Riesz变换域，再将Riesz变换域的图像序列进行基于分数阶拉普拉斯算子以及多重调和样条小波变换，使图像表示具有方向特性和多分辨率特性，在Riesz拉普拉斯小波基础上结合脉冲耦合神经网络所具有的全局耦合特性进行融合。经过多聚焦、医学CT和核磁共振、遥感全色及多光谱等影像多种应用场景测试，本发明得到的图像融合结果视觉效果较好，对比度和清晰度上有所提升，且运行效率高。
📄 2019103180545
📂 G06T5_50
👤 三峡大学
📅 2019-04-19
本发明公开了一种基于多尺度亮度感知的偏振图像融合方法及系统，该方法包括：基于斯托克斯矢量法获取线偏振度图像和强度图像；基于亮度动态权重生成机制与双模态特征交互机制，构建多尺度亮度感知偏振图像融合网络模型；基于多尺度亮度感知偏振图像融合网络模型对线偏振度图像和强度图像进行特征融合处理，得到偏振融合图像。本发明能够在复杂亮度的情况下准确提取线偏振度的特殊目标纹理并且保持强度图像的细节，提高融合图像质量。本发明作为一种基于多尺度亮度感知的偏振图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
📄 2025107189309
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2025-05-30
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种基于显著边缘增强的多聚焦图像融合方法及相关设备，所述方法包括：基于变换域方法，获取两个源图像的初始融合图像；两个源图像的大小相同且相互配准，两个源图像的聚焦区互补；生成初始融合图像的显著图和两个源图像的显著图；生成初始融合图像的显著图与各源图像的显著图之间的差图；根据初始融合图像的显著图、两个源图像的显著图和差图，获取各源图像对应的初始决策图；对各初始决策图进行优化处理，得到各源图像对应的优化决策图；基于优化决策图对两个源图像进行融合，得到最终融合图像；从而能够使融合图像边缘信息更加丰富并且有效解决了边缘模糊以及伪影的问题，得到更清晰的高质量融合图像。
📄 2025104115426
📂 G06T5_10
👤 佛山大学
📅 2025-04-02
本发明公开了基于边缘区域分割检测的多模态医学图像融合方法及系统，该方法包括：获取源图像并分别进行图像分解处理，得到源图像的能量层与细节层；引入模糊区域主动轮廓算子与热传导矩阵算法，进行融合处理，得到预融合的边缘细节层；对源图像的细节层进行非边缘特征检测与融合处理，得到预融合的显著细节层；通过绝对最大值操作算法进行融合处理，得到预融合的基础层；结合预融合的边缘细节层、预融合的显著细节层与预融合的基础层，构建多模态医学图像融合结果。本发明能够精确的提取得到源图像的解剖或功能信息。本发明作为基于边缘区域分割检测的多模态医学图像融合方法及系统，可广泛应用于多模态图像融合技术领域。
📄 2025103770834
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2025-03-28
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型，通过基于Mamba的条件扩散融合模型逐步对融合图像进行去噪处理，并利用期望最大化模块根据输入源图像及其模态数量对输出特征进行校正，从而实现了对不同模态数量医学图像的灵活融合，提高了融合图像质量，具有能够适应不同模态数量的医学图像融合需求，提高融合图像质量的优点。
📄 2025102988381
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2025-03-13
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种基于全局和局部文本感知的多模态图像融合方法和模型，通过结合CLIP和BLIP两种视觉语言模型，分别处理图像的全局和局部信息，实现了对复杂场景和恶劣天气条件下图像的有效融合。全局文本感知模块利用CLIP特征增强了模型对整体场景的理解，而局部文本感知模块则利用BLIP特征提高了对局部细节的处理能力。这种双重文本感知机制使得模型能够更全面地利用视觉语言模型的优势，避免了仅依赖简单文本提示或过分强调局部细节的问题。能够充分利用视觉语言模型的优势，同时兼顾全局和局部信息处理，提高模型在复杂场景和恶劣天气条件下的适应性和泛化性能。
📄 202510298599X
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2025-03-13
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种轻量级复杂场景图像融合模型和实时图像融合方法，在频域内利用两种模态图像的互补能力来引导网络学习，即使在像素干扰严重的情况下，也能够提取关键的特征信息，同时，采用空间域分支来提高局部细节分辨率，解决频域分析固有的潜在遗漏问题，从而能够在复杂因素干扰下有效捕获不同模态图像的显著像素信息，提高融合图像的质量；此外，模型结构简单，计算效率高，图像处理效率高。
📄 2024114081629
📂 G06V10_80
👤 佛山大学
📅 2024-10-10
本申请属于图像处理技术领域，公开了一种同步去噪的图像融合方法及其相关设备，所述方法包括：构建训练后的融合网络模型；把待融合的可见光图像从RGB通道转换到YCrCb通道，得到待融合的Y通道、Cr通道和Cb通道图像；把待融合的Y通道图像和待融合的红外光图像输入训练后的融合网络模型，得到其输出的亮度通道图像，记为待融合的亮度通道图像；以待融合的亮度通道图像作为引导图像对待融合的Cr通道图像和待融合的Cb通道图像进行引导滤波；把待融合的亮度通道图像、滤波后的Cb通道图像和滤波后的Cr通道图像结合并从YCrCb通道转换到RGB通道，得到融合图像；从而能够在进行图像融合的同时实现去噪，并提高融合图像质量。
📄 2024101002879
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2024-01-24
本发明公开了基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，该方法包括：获取红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像；基于半稀疏性的图像滤波器对红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像进行分解处理；对分解后的红外图像、分解后的第一可见光源图像和分解后的第二可见光源图像进行显著信息融合处理，得到融合纹理层与融合结构层；将融合纹理层与融合结构层进行相加处理，得到最终的图像融合结果。通过使用本发明，能够有效提取可见光图像中的细节信息与红外热辐射目标信息。本发明作为基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
📄 2023111080297
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2023-08-31
本发明公开了基于模糊推理系统的红外与可见光图像融合方法及系统，该方法包括：获取红外图像和可见光图像；通过SVB‑LS滤波器对图像分解处理；对分解后的图像进行显著特征检测；基于模糊逻辑推理对图像的结构显著层层进行融合处理；基于直觉模糊集的度量方法图像的结构非显著层进行融合处理；基于能量的规则对图像的基础层进行融合处理；将预融合图像进行相加融合处理，得到最终的图像融合结果。本发明能够通过充分提取图像中的有效信息对图像进行融合处理，提高图像的融合精度。本发明作为基于模糊推理系统的红外与可见光图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
📄 2023109108932
📂 G06T5_50
👤 佛山大学
📅 2023-07-24
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