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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接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：CN120580134B 。

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：202511080018.1，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法是由李卓识;孟庆斌;王璐;樊星辰;王睿设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农业信息化与计算机视觉交叉技术领域，具体是一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法，包括：获取拼接图像数据集；构建设施农业图像实时拼接模型；对设施农业图像实时拼接模型进行训练，直至训练完成；将待拼接的图像输入已训练完成的设施农业图像实时拼接模型中，输出接缝拼接图像；设施农业图像实时拼接模型由依次连接的多任务特征提取模块‑联合优化处理模块以及自适应接缝生成模块构成：其中，多任务特征提取模块采用共享编码器架构，特征提取时采用7×7深度可分离卷积和通道注意力配合工作。本发明相比现有技术提升了齐鲁棒性。同时，利用高频残差学习，保留图像细节，降低拼接伪影的产生。

本发明授权一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法，其特征在于，包括： 获取拼接图像数据集； 构建基于深度学习，且面向作物生长监测的设施农业图像实时拼接模型； 利用拼接图像数据集对设施农业图像实时拼接模型进行训练，直至训练完成； 将待拼接的图像输入已训练完成的设施农业图像实时拼接模型中，输出接缝拼接图像； 其中，设施农业图像实时拼接模型由依次连接的多任务特征提取模块‑联合优化处理模块以及自适应接缝生成模块构成：其中，多任务特征提取模块采用共享编码器架构，特征提取时采用7×7深度可分离卷积和通道注意力配合工作； 联合优化处理模块的工作流程包括同步进行的三个并行阶段，分别为： 基于光流法预测全局和局部变形，得到混合位移图； 进行可调节强度的超分辨重建，得到超分辨率重建图像； 构建标记拼接难度的三维代价立方体； 自适应接缝生成模块的具体执行步骤包括： 对联合优化处理模块输出的结果在14分辨率下用INT8精度扫描候选路径； 对候选路径在全分辨率FP16精度下进行局部调优，路径搜索施加曲率≤30度像素、最小间距≥10像素的物理约束，并对关键区域实施10倍代价加权，得到最优路径； 多频段图像融合：沿最优路径在不同频段对应的区域提取图像信息进行融合，得到最终接缝拼接图像； 沿最优路径在不同频段对应的区域提取图像信息进行融合，得到最终接缝拼接图像，具体包括： 沿着搜索到的最优路径，在不同频段对应的区域提取图像信息进行融合； 对各个频段采用不同融合策略进行分别处理得到融合后的特征；其中，低频带采用直接线性混合；中频带利用接缝导向加权融合；高频带采用选择性保留策略处理； 将融合后的特征按照最优路径的形状连接起来，形成最终的接缝，并进一步得到接缝拼接图像。

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