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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种图像拼接方法和装置、计算机设备及存储介质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：CN114066793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202111358575.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种图像拼接方法和装置、计算机设备及存储介质是由裴继红;钟梦帆;赵阳;杨烜设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像拼接方法和装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像拼接方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过基于自学习迭代回归思想的图像拼接模型学习求解方法，将图像拼接中的模型求解问题视作回归问题，通过多次迭代更新教师‑学生模型来逐步逼近求解最佳图像变换模型，有效地避免了学习不同模型需要手动调整RANSAC算法阈值的问题，并且能够针对不同的图像变换模型进行优化和回归求解。此外，使用局部特征点对称约束思想的教师模型初始化方式，用于求解初始匹配特征点对，相较于RANSAC算法提高了初始匹配点对的正确率。

本发明授权一种图像拼接方法和装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像拼接方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取基准图像和待拼接图像，根据预设的尺度不变特征变换算法分别检测所述基准图像和所述待拼接图像的特征点得到基准图像特征点集和待拼接图像特征点集； 根据预设的近邻显著性算法对所述基准图像特征点集和所述待拼接图像特征点集进行检测得到粗检测匹配点对集； 按照预设的局部特征点对称约束教师模型将所述粗检测匹配点对集中的元素分为伪正确特征点对集和伪错误特征点对集； 按照预设的教师-学生自学习的模型迭代回归更新所述伪正确特征点对集和所述错误特征点对集得到正确点对集； 根据所述正确点对集生成图像变换模型，并利用所述图像变换模型将所述待拼接图像进行变换拼接得到拼接图像； 所述根据预设的尺度不变特征变换算法分别检测所述基准图像和所述待拼接图像的特征点得到基准图像特征点集和待拼接图像特征点集，包括： 利用预设的尺度不变特征变换算法分别对所述基准图像Ix,y和所述待拼接图像Jx,y进行计算得到各自的高斯算子建立高斯差分塔； 通过所述高斯差分塔分别获取基准图像特征点和待拼接图像的邻域梯度方向m和幅值θ； 将所述基准图像Ix,y中的横坐标x、纵坐标y、邻域梯度方向m和幅值组合成128维的特征描述子，生成所述基准图像特征点集FI，FI＝{ui}＝{xi,yi}，ui为所述基准图像特征点，xi和yi分别为所述基准图像特征点的坐标； 将所述待拼接图像Jx,y中的横坐标x、纵坐标y、邻域梯度方向m和幅值θ组合成128维的特征描述子，生成所述待拼接图像特征点集FJ，FJ＝{vj}＝{xj,yj}，vj为所述基准图像特征点，xj和yj分别为所述基准图像特征点的坐标。

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