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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法与系统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：CN120543997B 。

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：202511037884.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法与系统是由张永军;姚永祥;吴沛豪;张文斐;万一;郭浩宇;魏东设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法与系统，属于图像处理领域。首先，本发明创新性地构建了像素级显著性置信度图，用以度量各区域的匹配潜力，通过该图引导注意力机制在图结构中动态聚焦于关键区域；其次，融合多尺度结构特征与语义分割信息，增强特征表达的语义感知能力；最后，构建图像内结构图与图像间语义引导图两类异构图结构，通过引入显著性调制的自注意力和交叉注意力机制，实现在图结构上进行的全局‑局部信息增强与跨模态语义对齐，从而显著提升匹配的精度与稳定性，实现多模态影像的半密集匹配。

本发明授权基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性图结构增强的多模态影像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，提取影像对的多尺度结构特征； 步骤2，提取影像对的多尺度语义特征； 步骤3，融合多尺度结构特征与多尺度语义特征得到融合特征； 步骤4，构建像素级的显著性置信度图； 步骤4的具体实现方式如下： 采用Sobel算子计算影像在水平和垂直方向的梯度分量，对应每个像素点，计算梯度幅值： 其中，，W和H表示影像的宽和高； 随后，计算整张影像的全局梯度均值和标准差，用于归一化处理，结合融合特征，计算梯度图的全局均值即显著性置信度图： 其中，为sigmoid函数；为对比增强系数；为一个很小的数，防止分母为0；表示逐像素乘法操作；表示像素坐标处的显著性置信度； 步骤5，构建多层级特征增强网络，所述多层级特征增强网络的每一层均采用了自注意力机制和交叉注意力机制，并利用显著性置信度图对融合特征进行增强，得到增强后的最终融合特征； 步骤5中多层级特征增强网络中每一层的处理过程如下： 步骤5.1，对每幅影像，构建图像内图结构，建立像素点之间的邻接边关系集合，并在邻接边关系集合上执行显著性加权自注意力机制，得到自注意力特征； 步骤5.2，以参考图像为源，目标影像为目标，利用图像间语义相似性构建由参考图像到目标影像的跨模态引导图，进行显著性加权的跨模态特征融合，得到交叉注意力特征； 步骤5.3，每个像素点的融合特征经过自注意力特征和交叉注意力特征融合之后，得到最终融合特征； 步骤6，基于最终融合特征计算匹配置信度评分，根据匹配置信度评分筛选得到半密集匹配点集； 步骤7，基于基础矩阵进行几何一致性验证，剔除半密集匹配点集中的异常点对，输出稳定匹配结果。

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