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龙图腾网获悉东南大学;东南大学深圳研究院申请的专利一种联合稀疏和稠密邻域一致性的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：CN115631354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211382001.8，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法是由杜松林;姜其敏设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法，所述方法依次经过基于稀疏的注意力图神网络和基于稠密领域一致性的网络后，将稀疏和稠密匹配的初始得分转化为同维度，利用可学习参数结合稀疏和稠密的初始匹配得分，将结合后的匹配得分输入最优匹配层，获得最终的分配矩阵，实现图像匹配。本发明通过融合稠密匹配为稀疏匹配增加了全局信息，并且稠密匹配也学习稠密邻域信息，避免由于图的复杂性带来的错误匹配，使稀疏和稠密邻域一致性相互促进，最终达到准确性高的匹配效果。

本发明授权一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法，其特征在于：所述方法依次经过基于稀疏的注意力图神网络和基于稠密领域一致性的网络后，将稀疏和稠密匹配的初始得分转化为同维度，利用可学习参数结合稀疏和稠密的初始匹配得分，将结合后的匹配得分输入最优匹配层，获得最终的分配矩阵，实现图像匹配，具体包括以下步骤： S1，特征提取：对输入的图片对进行初始化处理并进行特征提取后，获得特征点的位置信息、描述子信息以及特征图信息；所述图片对为从不同视角拍摄同一画面的图片，所述特征提取通过superpoint算法进行； S2，基于稀疏的注意力图神网络训练；将步骤S1获得的位置信息和描述子信息编码后输入基于稀疏的注意力图神网络，得到稀疏匹配的初始匹配得分；所述基于稀疏的注意力图神网络的每层注意力的学习轮流采用自注意力和交叉注意力，通过同时聚合所有节点的信息，在每一层计算更新信息； S3，基于稠密邻域一致性的网络训练；将步骤S1中获得的特征图信息作为输入，输入至基于稠密邻域一致性的网络中，输出稠密匹配的初始匹配分数；计算特征图信息的相似性分数，并将相似性分数经过软最近邻过滤和领域一致性网络处理后，生成四维匹配分数； S4，同维度转化：将步骤S2获得的稀疏匹配的初始匹配得分和步骤S3获得的稠密匹配的初始匹配分数转化为同维度； S5，迭代优化：设置两个可学习的系数作为两个匹配得分相加的权重，将步骤S4转化后得到的同维度稀疏和稠密初始匹配得分分别乘以这两个系数后相加，得到匹配得分； S6，将步骤S5获得的匹配得分输入最优匹配层，得到最终的分配矩阵，从而构建了完整的图像匹配模型，实现图像匹配。

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东南大学;东南大学深圳研究院，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2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”。

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