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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种红外与可见光图像双向配准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：CN119477990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411351346.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种红外与可见光图像双向配准方法是由李曙光;严家富;张昌华设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外与可见光图像双向配准方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与图像处理领域，具体涉及一种红外与可见光图像双向配准方法，是将源图像对、变形图像对作为输入图像，使用红外与可见光图像双向配准网络预测红外光图像到可见光图像、可见光图像到红外光图像的变形场，从而实现红外光图像与可见光图像的配准。在配准过程中，通过提取输入图像的语义特征，并将语义特征中的部分特征作为隐含特征；通过提取输入图像的共性特征得到用于学习的跨模态特征和同模态特征，并以此构建多尺度相似性矩阵，以用于查询前向变形场预测和逆向变形场预测中红外光图像与可见光图像的共性特征查询，实现了多模态协同监督，增强了红外光图像与可见光图像配准的稳定性和准确性。

本发明授权一种红外与可见光图像双向配准方法在权利要求书中公布了：1.一种红外与可见光图像双向配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取并处理训练样本，训练样本包括源图像对、变形图像对和真实变形场，变形图像对和真实变形场均由源图像对变换得到；源图像对由同一场景下可见光图像和红外光图像构成，真实变形场包括源图像对变换过程中产生的前向变形场和逆向变形场； 步骤2、基于源图像对和变形图像对构建红外与可见光图像双向配准网络，以用于对红外光图像和可见光图像进行配准；红外与可见光图像双向配准网络包括共性特征编码器、语义编码器、以及双向迭代模块，其配准实现方法包括： 2.1、基于红外光图像和可见光图像，使用共性特征编码器提取出用于学习跨模态和同模态的特征F1和F2，使用语义编码器提取语义特征，将语义特征分成两部分，一部分仍为语义特征H1和H2，另一部分作为初始隐含状态和 2.2、采用内积计算特征F1和F2之间的余弦相似度，得到F1和F2之间的相似性矩阵；对F1和F2之间的相似性矩阵进行平均池化得到用于双向查询的多尺度相似性矩阵； 2.3、设预测变形场的初始值为0，利用预测变形场在多尺度相似性矩阵中查询出与多尺度像素相关的共性特征，以共性特征、语义特征、预测变形场、以及隐含特征为输入，使用双向迭代模块进行N次红外光图像与可见光图像间的前向变形场预测和逆向变形场预测，以完成红外光图像与可见光图像的配准； 步骤3、设定损失函数使用损失函数训练优化红外与可见光图像双向配准网络；损失函数计算公式如下： 其中，表示端点损失,表示双向一致性损失，表示特征相似损失,γ和β均表示权重，表示真实的前向变形场，表示真实的逆向变形场，表示预测的第i次前向变形场，表示预测的第i次逆向变形场，表示二维网格坐标，表示在对应坐标插值采样，符号‖·‖1表示计算平均绝对值误差； 步骤4、将待配准的红外图像与可见光图像输入训练好的红外与可见光图像双向配准网络中，以完成可见光图像与红外光图像的配准。

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