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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质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：CN114627035B 。

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：202210116063.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质是由尹海涛;周伟设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质，属于多聚焦图像融合技术领域，所述方法包括：获取待融合的多聚焦图像；将多聚焦图像输入预训练好的融合网络模型中进行融合，得到融合图像；所述融合网络模型通过以下方法构建：利用空洞卷积网络和基于注意力机制的密集卷积神经网络构建融合网络模型；解决现有技术中对源图像特征提取单一且不能有效突出显著特征的重要性的缺陷，实现在多聚焦图像融合时保留丰富的细节信息，融合得到的融合图像视觉质量较优。

本发明授权一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的多聚焦图像；将多聚焦图像输入预训练好的融合网络模型中进行融合，得到融合图像；所述融合网络模型通过以下方法构建：利用空洞卷积网络和基于注意力机制的密集卷积神经网络构建融合网络模型；融合网络模型包括三个部分：特征提取、特征融合和图像重建；特征提取部分包括两个网络分支，两个网络分支共享权重，每条网络分支由1个多分支并行的空洞卷积网络、1个1×1卷积层和1个含注意力机制的密集卷积神经网络构成；多分支并行的空洞卷积网络的特征通道设为192，且该网络由3个卷积核大小为3×3、扩张率分别为1、2和3的空洞卷积构成；含注意力机制的密集卷积神经网络的输入通道和输出通道分别为64和256，由1个密集块和3个Squeeze-Excitation-Block组成，其中密集块包含3个3×3卷积层，每层的输出级联为下一层的输入；1×1卷积层用于调整特征通道的维度；特征融合部分由“拼接”操作和1个1×1卷积层组成；特征融合部分将特征提取部分得到的多聚焦图像的特征进行拼接和1×1卷积操作，其中，1×1卷积层的输入通道和输出通道分别为512和64；图像重建部分将融合特征生成融合图像，该部分由4个3×3卷积层组成，特征通道数分别为64、64、64和3；除最后一层外的每个卷积层都采用ReLU作为激活函数。

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