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龍圖騰網恭喜佛山大學申請的專利基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119887546B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510377083.4，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統是由李小松;鄭伊玫;譚海曙設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統，該方法包括：獲取源圖像并分別進行圖像分解處理，得到源圖像的能量層與細節層；引入模糊區域主動輪廓算子與熱傳導矩陣算法，進行融合處理，得到預融合的邊緣細節層；對源圖像的細節層進行非邊緣特征檢測與融合處理，得到預融合的顯著細節層；通過絕對最大值操作算法進行融合處理，得到預融合的基礎層；結合預融合的邊緣細節層、預融合的顯著細節層與預融合的基礎層，構建多模態醫學圖像融合結果。本發明能夠精確的提取得到源圖像的解剖或功能信息。本發明作為基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統，可廣泛應用于多模態圖像融合技術領域。

本發明授權基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于邊緣區域分割檢測的多模態醫學圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取第一源圖像與第二源圖像并分別進行圖像分解處理，得到第一源圖像的能量層、第一源圖像的細節層、第二源圖像的能量層、第二源圖像的細節層；設定閾值，引入模糊區域主動輪廓算子分別對第一源圖像與第二源圖像進行顯著區域提取處理，得到第一源圖像的初始顯著層與第二源圖像的初始顯著層；通過熱傳導矩陣算法分別對第一源圖像的初始顯著層與第二源圖像的初始顯著層進行邊緣信息檢測處理，得到第一源圖像的邊緣細節層與第二源圖像的邊緣細節層；結合梯度幅值和像素值構建邊緣細節層融合算法，對第一源圖像的邊緣細節層與第二源圖像的邊緣細節層進行融合處理，得到邊緣融合決策圖；將第一源圖像的細節層、第二源圖像的細節層與邊緣融合決策圖進行融合處理，得到預融合的邊緣細節層；對第一源圖像的細節層與第二源圖像的細節層分別進行邊緣細節特征剔除處理，得到第一源圖像的非邊緣細節層與第二源圖像的非邊緣細節層；通過模糊區域主動輪廓算子分別對第一源圖像與第二源圖像進行顯著區域提取處理，得到第一源圖像的顯著決策圖與第二源圖像的顯著決策圖；結合局部相位相干強度算法和偽水平集函數，構建顯著細節層融合算法；通過顯著細節層融合算法對第一源圖像的非邊緣細節層與第一源圖像的顯著決策圖進行提取處理，得到第一源圖像的顯著細節層；通過顯著細節層融合算法對第二源圖像的非邊緣細節層與第二源圖像的顯著決策圖進行提取處理，得到第二源圖像的顯著細節層；將第一源圖像的顯著細節層與第二源圖像的顯著細節層進行融合處理，得到預融合的顯著細節層；獲取第一源圖像的非顯著細節層與第二源圖像的非顯著細節層并結合第一源圖像的能量層與第二源圖像的能量層，通過絕對最大值操作算法進行融合處理，得到預融合的基礎層；結合預融合的邊緣細節層、預融合的顯著細節層與預融合的基礎層，構建多模態醫學圖像融合結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人佛山大學，其通訊地址為：528200 廣東省佛山市江灣一路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。