基于条件扩散概率模型的多模态图像融合与超分辨率方法（公示15天二变）

本申请属于图像处理技术领域，公开了一种基于条件扩散概率模型的多模态图像融合与超分辨率方法，对多模态的源图像进行模糊处理和融合处理，得到模糊图像和真值融合图像，用以对包含多模态信息融合模块和迭代去噪模块的条件扩散概率模型进行训练，使条件扩散概率模型能够对多模态图像进行融合的同时完成迭代去噪，得到分辨率相对源图像更高的融合图像，并恢复源图像中被退化的细节和纹理信息，实用性较高。

《基于条件扩散概率模型的多模态图像融合与超分辨率方法（公示15天二变）》是一发明专利，专利号为 2024107471381，当前法律状态为已下证，由佛山大学提出申请，发明人为李小松;接玉婵;程晓琦;谭海曙;于昕梅;王茗祎;易鹏，申请日期为2024-06-11，公开（公告）日期为2024-11-19，国际专利分类号（IPC）为 G06T 3/4053 (2024.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请属于图像处理技术领域，公开了一种基于条件扩散概率模型的多模态图像融合与超分辨率方法，对多模态的源图像进行模糊处理和融合处理，得到模糊图像和真值融合图像，用以对包含多模态信息融合模块和迭代去噪模块的条件扩散概率模型进行训练，使条件扩散概率模型能够对多模态图像进行融合的同时完成迭代去噪，得到分辨率相对源图像更高的融合图像，并恢复源图像中被退化的细节和纹理信息，实用性较高。

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