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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于多模态图像增强的视觉特征提取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：CN121437908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202512021094.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于多模态图像增强的视觉特征提取方法及系统是由练馨阳;王晴;王逸飞;王灿灿设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图像增强的视觉特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态图像增强的视觉特征提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：接收红外图像、可见光图像及可见光图像的压缩参数；根据红外图像获得目标对象热特征信息，据此在可见光图像中定位其身份关键区域，同时根据红外图像提取该区域边缘特征信息；对身份关键区域位平面分解得到多个位平面，根据压缩参数识别其中缺失位平面，再根据边缘特征信息以预设的补偿强度对缺失位平面高频数据补偿；重建身份关键区域后进行身份识别得识别置信度集合，若集合中最大值低于预设置信阈值，则调整补偿强度迭代补偿；其有益效果为：可以在低带宽条件下恢复可见光图像中因压缩丢失的身份关键区域细节。

本发明授权基于多模态图像增强的视觉特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态图像增强的视觉特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，接收目标区域的完整传输的红外图像、压缩传输的可见光图像和所述可见光图像的压缩参数； S2，根据所述红外图像，获取目标对象的热特征信息； S3，根据所述热特征信息，在所述可见光图像中定位所述目标对象的身份关键区域； S4，根据所述红外图像，提取所述身份关键区域的边缘特征信息； S5，对所述身份关键区域进行位平面分解，得到多个位平面； S6，根据所述压缩参数识别所述多个位平面中因压缩而缺失的缺失位平面； S7，根据所述边缘特征信息，以预设的补偿强度对所述多个位平面中的缺失位平面进行高频数据补偿； S8，根据所述多个位平面重建所述身份关键区域； S9，对重建后的所述身份关键区域进行身份识别，得到识别置信度集合； S10，判断所述识别置信度集合中的最大值是否低于预设置信阈值，是则调整所述补偿强度并返回S7进行迭代，否则根据重建后的所述身份关键区域提取所述目标对象的身份特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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