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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接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：CN119887518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510178130.2，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法是由弥胜利;霍磊;颜炜;昌隆设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法在说明书摘要公布了：一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法。通过构建初始数据集并进行受控数据增强，包括亮度校正、裁剪和位移扰动，生成带有标签的合成数据集。设计了一个包含特征提取器、特征最大相关性匹配层和回归子网络预测头的神经网络模型，利用合成数据集进行训练，以预测图像间的偏移量。该方法采用多尺度预测策略，结合深层和浅层特征图的信息，提高拼接精度。最终，通过图像预处理和偏移量预测，实现多张图像的自动快速拼接，有效扩大成像视野，提升图像分析的准确性和效率。此方法不仅克服了传统拼接技术的局限性，还能够利用GPU加速，显著提高了处理速度，为眼部疾病的研究和诊断提供了一个全新的技术平台。

本发明授权一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集：利用角膜激光共聚焦显微镜采集角膜图像，构建初始数据集，所述图像包含角膜组织的结构信息；S2、受控数据增强：对所述初始数据集进行筛选，去除失焦或无效图像；对剩余图像进行亮度校正，使其亮度趋于一致；在图像中心区域裁剪固定大小的图像块作为参考图像，并对所述图像块进行随机位移扰动，生成目标图像及对应的偏移量标签，构建带有标签的合成数据集；S3、神经网络模型构建和训练：搭建神经网络模型，所述模型包括特征提取器、特征最大相关性匹配层和回归子网络预测头；利用所述合成数据集对模型进行训练，通过特征提取器提取图像特征，特征最大相关性匹配层计算特征之间的相关性，回归子网络预测头基于相关性结果预测图像对之间的偏移量，采用混合损失函数对模型进行优化，直至模型能够准确预测偏移量；其中，所述特征提取器由多个卷积块堆叠而成，每个卷积块包含二维卷积操作和非线性激活函数，除最后一个卷积块外，其余卷积块通过最大池化层进行下采样；所述特征提取器对参考图像和目标图像进行特征提取，形成大小相同的特征图，并共享权重；使用不同尺度的特征图进行偏移量预测，以捕获图像的偏移信息；其中，通过在不同尺度上逐级递进地预测偏移量，在不同尺度上估计图像对的位移，实现精确的预测；S4、图像拼接：将采集到的多张角膜图像进行预处理，调整图像尺寸并进行亮度校正；依次选取相邻图像对输入训练好的神经网络模型，预测图像对之间的偏移量；当预测偏移量超过预设阈值时，终止当前组图像的拼接，将之前图像作为一组待拼接图像；对每组待拼接图像，根据预测的偏移量计算全局坐标系，并将图像融合拼接，生成大视野的角膜图像。

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