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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种异源图像匹配方法、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：CN116758307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310364908.X，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种异源图像匹配方法、系统是由郝祥;冷雪飞设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异源图像匹配方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异源图像匹配方法、系统，属于视觉导航技术领域。首先获取参考图像和多张异源实测图像；然后通过包含残差网络的自编码器结构，完成对异源实测图像的特征提取；添加包含注意力机制的融合策略，确定异源实测图像融合信息占比；采用稠密连接和解码网络保留中间层特征，完成图像重构，得到实测融合图像；最后通过改进的SIFT算法对参考图像和实测融合图像进行匹配，获得最终匹配位置。本发明通过融合异源实测图像特征，有效的减少了异源实测图像间的信息差异，提高了异源实测图像匹配的精确性、鲁棒性和实时性。

本发明授权一种异源图像匹配方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种异源图像匹配方法，其特征在于，包括： S1、获取参考图像和多张异源实测图像； S2、利用自制数据集和组合Loss函数进行数据迭代，获得包含残差网络的自编码器结构，对异源实测图像进行特征提取，获得异源实测图像的各层级特征； S3、利用空间注意力机制和通道注意力机制增强各层级特征，进行各层级加权，确定异源实测图像融合信息占比，获得各层级双注意力机制增强融合特征；具体为： S301、利用全局平均池化获取各层级特征的权重，获得H*W的特征权重图； S302、将特征权重图和相应的特征相乘，得到权重分配后的H*W*C维图像特征； S303、将多张异源实测图像的特征进行组合，得到H*W*C维空间注意力增强各层级特征，计算公式如下所示： fspatial＝spa_w1*feature1+spa_w2*feature2 其中，spa_w1表示输入图像1的空间注意力权重，spa_w2表示输入图像2的空间注意力权重，feature1表示输入图像1的图像特征，feature2表示输入图像2的图像特征； S304、利用平均池化统计特征在通道维度上的信息，得到信息量数据S，计算公式如下所示： 其中，H*W表示图像的总像素数量，表示图像的矩阵上每一个像素点； S305、根据信息量数据S获得C维度的权重向量，将权重向量和相应的特征通道相乘，得到权重分配后的H*W*C维通道注意力增强各层级特征，计算公式如下所示： fchannel＝cha_w1*feature1+cha_w2*feature2 其中，cha_w1表示输入图像1的空间注意力权重，cha_w2表示输入图像2的空间注意力权重，feature1表示输入图像1的图像特征，feature2表示输入图像2的图像特征； S306、将空间注意力增强各层级特征和通道注意力增强各层级特征通过加权平均融合为各层级融合特征，权重比例为1:1，计算公式如下所示： ffus＝0.5*fspatial+0.5*fchannel 其中，fspatial表示经过空间注意力模块增强的图像特征，fchannel表示经过通道注意力模块增强的图像特征； S4、利用解码网络，将各层级融合特征构建为尺寸相同的同层级融合特征，并通过稠密连接和转置卷积恢复成实测融合图像； S5、利用RANSAC算法改进的SIFT算法，对实测融合图像和参考图像进行图像匹配，获得最终匹配位置。

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