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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种深度多模态图像融合方法及系统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：CN120047784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510123737.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种深度多模态图像融合方法及系统是由谭本英;李纪南;李玉洁设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度多模态图像融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度多模态图像融合方法及系统，涉及图像处理技术领域；方法包括：分别对过曝光图像和欠曝光图像特征提取，分别得到过曝光图像的字典特征和稀疏特征以及欠曝光图像的字典特征和稀疏特征，通过总目标函数分别对欠曝光图像和过曝光图像的字典特征和稀疏特征进行更新，通过非线性函数分别对更新后的字典特征和稀疏特征提取共同特征，根据提取到的共同特征进行特征提取，得到过曝光融合图像和欠曝光融合图像并进行融合处理，得到重建图像并与标准图像进行比较，生成评价指标。通过总目标函数迭代变化进行变换学习，提取出更高质量的稀疏特征，来捕获图像的重要内在属性以对图像重建，实现多模态图像的融合。

本发明授权一种深度多模态图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度多模态图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、导入多曝光源图像集合，所述多曝光源图像集合包括过曝光图像、欠曝光图像和标准图像； S2、对所述过曝光图像进行特征提取，得到过曝光稀疏特征和过曝光字典特征，对所述欠曝光图像进行特征提取，得到欠曝光稀疏特征和欠曝光字典特征； S3、通过总目标函数对所述过曝光稀疏特征和所述过曝光字典特征进行更新计算，得到新过曝光稀疏特征和新过曝光字典特征，通过总目标函数对所述欠曝光稀疏特征和所述欠曝光字典特征进行更新计算，得到新欠曝光稀疏特征和新欠曝光字典特征； S4、通过非线性函数对所述新过曝光稀疏特征和所述新欠曝光稀疏特征进行共同特征计算，得到过曝光共同稀疏特征和欠曝光共同稀疏特征，通过非线性函数对所述新过曝光字典特征和所述新欠曝光字典特征进行共同特征计算，得到过曝光共同字典特征和欠曝光共同字典特征； S5、对所述过曝光共同稀疏特征和所述过曝光共同字典特征进行特征提取，得到过曝光融合图像，对所述欠曝光共同稀疏特征和所述欠曝光共同字典特征进行特征提取，得到欠曝光融合图像； S6、重复S2-S5，直至达到预设迭代次数，对所述过曝光融合图像和所述欠曝光融合图像进行融合处理，得到重建图像，对所述重建图像与所述标准图像进行评估计算，得到评估指标。

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