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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合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：CN119850444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510328911.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合方法是由刘建华;柏浩源;初伟;王超;付强;文瀚设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合方法在说明书摘要公布了：一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合方法。涉及彩色偏振图像融合领域，具体涉及基于PFNET改进的彩色偏振图像融合技术领域。本发明在实现彩色偏振图像融合的同时，提升特征表达的完整性，兼具高偏振分辨率和丰富纹理。所述方法包括如下步骤：将数据集划分为训练集、测试集和验证数据集；改进PFNET模型：将移位窗口变换特征提取网络构建的融合图像生成器中的编码器模块引入至PFNET模型中；将通过Gan对抗网络构建的双鉴别器模块引入至PFNET模型中；将Gan对抗网络的总损失引入至PFNET模型中；将训练集输入改进后的PFNET模型，得到目标模型：将测试集输入目标模型，得到可执行的PFNET改进模型；将验证数据集输入可执行的PFNET改进模型，得到融合图像。

本发明授权一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PFNET改进的彩色偏振图像融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取彩色偏振图像数据集并进行预处理,将预处理后的彩色偏振图像数据集，按6：2：2的比例划分为训练集、测试集和验证数据集； S2、改进PFNET模型，具体为： S21、采用改进的生成器模块替换原生成器模块，改进的生成器模块通过将移位窗口变换特征提取网络构建的融合图像生成器中的编码器模块引入至PFNET模型的原生成器模块中得到，改进的生成器模块包括上路编码器模块和下路编码器模块； 所述上路编码器模块从输入到输出，依次经过图像分块模块、第一阶段层模块、第二阶段层模块、第三阶段层模块和第四阶段层模块；所述下路编码器模块的结构与上路编码器模块一致； 所述第一阶段层模块包括：一个线性嵌入模块和两个移位窗口变换模块；所述第二阶段层模块和第四阶段层模块均包括：一个块合并模块和两个移位窗口变换模块；所述第三阶段层模块包括：一个块合并模块和六个移位窗口变换模块； S22、将通过Gan对抗网络构建的双鉴别器模块引入至PFNET模型中，双鉴别器模块包括鉴别器1和鉴别器2； S23、将Gan对抗网络的总损失引入至PFNET模型的损失函数中得到改进的损失函数，改进的损失函数具体为：，其中表示改进的生成器模块总损失，和分别表示鉴别器1和鉴别器2的损失； S3、将训练集输入改进后的PFNET模型进行迭代训练,当训练次数大于100，且生成器模块总损失以及鉴别器1和鉴别器2的损失不再显著下降时，得到目标模型； S4、将测试集输入目标模型进行测试，获取性能测试指标：信息熵、标准差、视觉信息保真度、结构相似性指数和互信息，当性能测试指标达到固定阈值时，得到可执行的PFNET改进模型； S5、将验证数据集输入可执行的PFNET改进模型，得到RGB融合图像。

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