买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南科技大学;四川超马赫科技有限公司申请的专利基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测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：CN119850935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510323992.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法是由任珍文;王栋梁;陈宇峰;李杏峰;孙俊辉;史晓李设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉的目标检测技术领域，公开了基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法，包括以下步骤：基于公开的红外与可见光图像数据集M3FD和低光与正常光图像数据集LOL，构造用于条件扩散模型训练的数据集；对面向低质量图像数据的条件扩散模型进行预训练，得到低质量图像的协同扩散生成先验；基于协同扩散生成先验的融合图像，获得融合特征；基于生成驱动融合图像，进行目标检测，产生最终的目标检测结果。本发明采用上述基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法，减弱了低质量图像带来的噪声影响，能够有效处理低质量红外和可见光图像，并进行准确的目标检测。

本发明授权基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散生成驱动的红外与可见光图像融合目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于公开的红外与可见光图像数据集M3FD和低光与正常光图像数据集LOL，构造低质量红外图像数据集、高质量红外图像数据集和低质量可见光图像数据集、高质量可见光图像数据集，得到用于条件扩散模型训练的数据集；其中，对M3FD数据集的全部红外图像进行模拟退化处理，构造出具有噪声和低分辨率特征的低质量红外图像数据集，具体过程如下：通过使用0.25的下采样因子，使得图像的分辨率降低至原图像的四分之一，同时对下采样图像增加条纹形式噪声，噪声强度设置为，其中是衡量噪声强度的指标；M3FD数据集的原红外图像对应高质量红外图像数据集；LOL数据集的低光图像直接作为具有低分辨率和低光照特征的低质量可见光图像数据集使用；LOL数据集的正常光图像对应高质量红外图像数据集；步骤S2、对面向低质量图像数据的条件扩散模型进行预训练，得到低质量图像的协同扩散生成先验；步骤S3、基于协同扩散生成先验的融合图像，获得融合特征；步骤S4、基于生成驱动融合图像，进行目标检测，产生最终的目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南科技大学;四川超马赫科技有限公司，其通讯地址为：621010 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。