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龙图腾网获悉广东工业大学;电子科技大学中山学院申请的专利一种基于SIFT的图像配准方法、系统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：CN114943754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210527976.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于SIFT的图像配准方法、系统及存储介质是由邬秉烨;师向群;温坤华设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SIFT的图像配准方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SIFT的图像配准方法、系统及存储介质，包括：获取待配准图像及参考图像，将待配准图像进行预处理，构建高斯差分尺度空间；获取所述高斯差分尺度空间中不同尺度空间中的极值点，根据所述极值点选取特征点，并为所述特征点生成特征描述符；计算特征点领域的局部信息熵，根据所述局部信息熵与特征描述符确定特征点的最终特征描述符；根据遗传算法优化特征点匹配，生成匹配点对，并对匹配点对进行校正，完成待配准图像的图像配准。本发明通过精简需要匹配的特征点数量和需要匹配的区域，优化了匹配效率和算法的速度，提高了SIFT算法搜索效率及配准精度。

本发明授权一种基于SIFT的图像配准方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SIFT的图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待配准图像及参考图像，将待配准图像进行预处理，构建高斯差分尺度空间； 获取所述高斯差分尺度空间中不同尺度空间中的极值点，根据所述极值点选取特征点，并为所述特征点生成特征描述符； 计算特征点领域的局部信息熵，根据所述局部信息熵与特征描述符确定特征点的最终特征描述符； 根据遗传算法优化特征点匹配，生成匹配点对，并对匹配点对进行校正，完成待配准图像的图像配准； 所述的获取所述高斯差分尺度空间中不同尺度空间中的极值点，根据所述极值点选取特征点，具体为： 对高斯差分尺度空间进行精简，去除高斯差分尺度空间中第一组的第一层级尺度空间，通过精简后的高斯差分尺度空间进行极值点的检测； 通过将待检测点与邻近像素点的位置与尺度信息进行比较，选取极值点，并获取极值点的对比度； 预设第一对比度阈值，将极值点的对比度与所述第一对比度阈值对比分析，将对比度大于第一对比度阈值的极值点作为待选特征点； 同时，预设第二对比度阈值，所述第二对比度阈值大于第一对比度阈值，将对比度大于第二对比度阈值的极值点继续保存为待选特征点； 获取所述待选特征点的Hessian矩阵，去除不稳定的边缘响应点，根据所述待选特征点生成特征点集； 所述的计算特征点领域的局部信息熵，根据所述局部信息熵与特征描述符确定特征点的最终特征描述符，具体为： 获取特征点领域中各子区域的局部信息熵，预设局部信息熵阈值，将各子区域的局部信息熵与所述局部信息熵阈值进行对比判断； 若小于，则将对应子区域中的特征点舍弃，若大于，计算对应子区域的局部信息熵与整个尺度空间的信息熵总和的比值信息； 根据所述比值信息生成权重信息，将所述权重信息与特征描述符结合生成特征点的最终特征描述符。

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广东工业大学;电子科技大学中山学院，其通讯地址为：510050 广东省广州市越秀区东风东路729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”。