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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种渐进式无人机可见光热红外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：CN116912298B 。

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：202310987575.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法是由肖云;刘飞;夏伟杰;李成龙;汤进设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法在说明书摘要公布了：一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法，属于无人机图像处理技术领域，解决现有的无人机图像配准技术在实现可见光图像与热红外图像配准时存在跨模态配准及大位移配准准确率低的问题；构建多层渐进式配准网络模型，将提取到的图像特征通过交叉增强网络进行特征加强，将增强后的图像特征通过单应性估计网络进行单应性矩阵估计，扭曲热红外图像进行图像配准，将可见光图像与配准后的热红外图像作为渐进式配准网络下一层的输入，通过渐进式配准网络多次配准，获得与可见光图像对齐的热红外图像；本发明采用交叉增强网络，将对齐的特征作为单应性估计网络的输入，提高了跨模态配准及大位移配准的准确率。

本发明授权一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待配准的可见光图像和红外热图像； S2、构建多层渐进式配准网络模型，包括：特征提取网络、交叉增强网络、单应性估计网络； S3、利用特征提取网络提取可见光图像特征和热红外图像特征； S4、将提取到的图像特征通过交叉增强网络进行特征加强；所述S4包括以下步骤： S41、计算输入图像特征的位置编码； S42、基于自注意力机制计算多头注意力矩阵； S43、构建自结构信息增强模块，计算自结构信息增强后的可见光图像特征和热红外图像特征；所述S43具体为： 针对可见光图像和热红外图像分别计算其自结构增强特征信息，所述自结构增强特征信息如下式： 其中，X为输入的图像特征，表示由输入图像特征X的位置编码； 获得自结构信息增强后的可见光图像特征和热红外图像特征； S44、构建互结构信息增强模块，计算互结构信息增强后可见光图像特征和热红外图像特征；所述S44具体为： 针对可见光图像自结构增强特征和热红外图像自结构增强特征分别计算互结构增强特征信息，计算互结构增强特征信息残差如下式： 其中，为热红外图像自结构增强特征，为可见光图像自结构增强特征，为由热红外图像自结构增强特征计算得到的位置编码，为由可见光图像自结构增强特征计算得到的位置编码； 通过交互增强网络内的前馈网络FFN与互结构增强特征信息残差相加，计算互结构增强特征信息如下式： 获得互结构信息增强后可见光图像特征和热红外图像的特征； S5、将增强后的图像特征通过单应性估计网络进行单应性矩阵估计，扭曲热红外图像进行图像配准； S6、将可见光图像与配准后的热红外图像作为渐进式配准网络下一层的输入，通过渐进式配准网络多次配准，获得与可见光图像对齐的热红外图像; S7、计算角点误差，根据角点误差更新模型权重参数。

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