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龙图腾网获悉中央财经大学;南京国础科学技术研究院有限公司申请的专利一种SAR与光学图像匹配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：CN117036754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310912533.6，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种SAR与光学图像匹配方法是由李军;李良志;马凌飞;李静;何娇设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR与光学图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR与光学图像匹配方法，包括以下步骤：S1：跨模态多尺度金字塔特征的提取：将SAR图像与光学图像分别送入权重共享的多尺度特征提取网络，执行跨模态特征提取；S2：位置注意力图的提取：对于S1获取的SAR金字塔特征和光学金字塔特征，采用一个位置注意力模块计算不同尺度下的位置相关性，获得能够描述SAR与光学图像在任意两个位置上相关程度的多尺度位置注意力图；S3：位置概率分布计算：采用上采样操作将多尺度位置注意力图放大到统一尺度，并整合所有位置信息，计算位置概率分布图。本发明，能够实现SAR与光学图像的高精度跨模态匹配，其性能不受限于图像的形变，同时具备较快的推理速度。

本发明授权一种SAR与光学图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种SAR与光学图像匹配方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：跨模态多尺度金字塔特征的提取：将SAR图像与光学图像分别送入权重共享的多尺度特征提取网络，执行跨模态特征提取，获得两类图像的多尺度高级语义信息； S2：位置注意力图的提取：对于S1获取的SAR金字塔特征和光学金字塔特征，采用一个位置注意力模块计算不同尺度下的位置相关性，获得能够描述SAR与光学图像在任意两个位置上相关程度的多尺度位置注意力图； S3：位置概率分布计算：采用上采样操作将多尺度位置注意力图放大到统一尺度，并整合所有位置信息，计算位置概率分布图； 所述S1包括三个处理阶段： 阶段一通过自底向上的残差网络获取初始的金字塔特征； 阶段二利用自上而下的上采样操作获得深层金字塔特征； 阶段三通过中间特征的连接将前两个阶段的金字塔特征进行融合，获得信息丰富的多尺度语义特征； 所述S2具体包括： 设s、o为SAR和光学影像的特征图，大小为c，h1，w1、c，h2，w2对于s和o，通过卷积层分别获得特征图s1、s2和o1、o2；对于s1、s2和o1，执行尺寸变换操作，将其大小分别重建为c，1，n，c，1，n和c，1，N，其中n＝h1×w1、N＝h2×w2；随后将s1的转置乘以o1并经过SoftMax运算后获得空间注意图AN,n；最后，将A乘以s2并重建为c，h2，w2的结果乘以比例因子并加到o2，获得最终输出特征图；AN,n的计算过程如公式1所示: 其中AN,n测量位置i对位置j的影响，两个位置的特征表达越相似，二者之间相关性的贡献就越大；最终特征图的计算过程如公式2所示： 其中α为学习到的权重，并被初始化为0；E表示SAR所有位置的特征和光学图像特征的加权和； 所述S3还包括： 引入了基于输出位置概率分布的损失函数；经过仿射变换，S'的质心和中心像素与S一致，这意味着输出特征图的质心坐标就是模板中心像素的匹配位置，因此用质心匹配替代所有的像素匹配； 模型的总损失由质心位置损失Lp和语义损失Ls两个部分组成，如公式3所示L＝αLp+βLs, 3其中L代表全部损失，α与β为两个损失的权重，同时α+β＝1； L被用于计算质心位置差异，同时考虑了标签和输出之间的语义损失，质心位置损失引导输出对应中心点，语义损失优化感测图像中每个像素的匹配位置；特征图质心和损失函数的计算过程如下所示： 其中P′ij为像素i，j的语义位置概率值； 其中CI和CJ分别代表所有输出位置在i和j坐标中的权重；C′ij的质心位置坐标计算如公式6所示： 质心位置损失的计算过程如公式7所示： Lp＝x‑xtrue2+y‑ytrue2 7其中xtrue，ytrue表示模板质心在参考图像中的真实坐标位置； 在训练过程中，真值标签是感测图像中与参考图像相对应的每个像素的位置；语义损失函数被定义为位置依赖匹配概率p与真实标签之间的交叉熵差异值，其计算过程如公式8所示： 其中N为训练过程中批处理的待匹配图像的数量，y是样本中感测图像的真实标签，其中1表示匹配，0表示不匹配，表示网络架构预测匹配样本i的匹配位置概率。

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