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龙图腾网获悉浪潮软件科技有限公司申请的专利一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准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：CN120259391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510733341.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准方法是由曹猛;王坤朋;桑成刚;王海华;耿鹏;柏续杰;马腾腾;李振学;荆仙平设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准方法，涉及图像配准技术领域。针对传统方法在低纹理、低重叠率场景下鲁棒性不足，采用方案包括：设计一种压缩单元模块，其将输入的特征图按通道维度均分为左侧通道C1和右侧通道C2，对C1执行分组卷积和通道重排，对C2依次执行1×1卷积、通道重排、3×3深度可分离卷积和1×1标准卷积；将两通道输出结果进行Concat操作；设计一个基于压缩单元模块sUnit的轻量化回归网络，用于计算目标场景的归一化位移向量；针对轻量化回归网络设计混合损失函数；基于上述步骤得到轻量化模型并训练、评估、输出。本发明用于边缘设备上的实时单应性估计任务。

本发明授权一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化模型单应性估计的图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、设计一种压缩单元模块，其执行如下操作： 将输入至压缩单元模块的特征图按通道维度均分为左侧通道C1和右侧通道C2，其中，C1=C2=C2，C为原始通道数且为偶数； 对左侧通道C1采用分组卷积结合通道重排的设计，通过分组卷积降低参数量，并利用通道重排实现跨组信息融合； 对右侧通道C2依次执行1×1卷积调整通道数、通道重排实现信息交互，再通过3×3深度可分离卷积和1×1标准卷积进行特征处理，以实现高效特征提取； 左侧通道C1和右侧通道C2的结果通过Concat操作沿通道维度合并输出； S2、设计一个基于压缩单元模块的轻量化回归网络，所述轻量化回归网络接收2通道灰度图像输入，通过前八层交替使用卷积模块与压缩单元模块进行特征提取，通过后两层整合输出单应性矩阵参数，其直接对应四点单应性矩阵的8个元素，描述两幅图像间的投影变换关系，实现归一化位移向量预测； S3、针对轻量回归网络设计混合损失函数，融合监督学习的L2损失与无监督学习的L1光度损失，通过加权超参数α动态平衡训练阶段：首先以L2损失为主，推动轻量回归网络快速收敛至真实单应性矩阵的参数空间，随后动态调整加权超参数α，逐步过渡至以L1光度损失为主导，利用其对离群值的鲁棒性微调参数，减少离群值干扰，提升轻量回归网络对低纹理场景下的单应性估计精度； S4、基于上述步骤得到轻量化模型并训练，使用均方根误差评估轻量化模型，输出满足评估指标的轻量化模型，用于执行图像配准任务。

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