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龙图腾网获悉上海应用技术大学申请的专利基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像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：CN115880343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211218675.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像配准方法是由陈颖;王伟;田泽坤;孙玮设计研发完成，并于2022-10-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像配准方法，本发明结合迁移学习，在原有预训练VGG16网络基础上增加了一条网络分支AlexNet网络，VGG16网络关注图像的局部特征，AlexNet网络关注图像的全局特征，并采用密集连接结构改进AlexNet网络，提高特征重用；采用双分支网络改进网格损失函数，根据两条网络回归得到的四个参数对原先的单分支网络网格损失函数进行改进，避免单条网络网格损失函数的误差，将低级语义信息与高级语义信息互传，从而增强低级语义信息与高级语义信息的特征融合，既保留了更多的边缘、形状等信息，又确保提取到的语义信息足够丰富，进一步提高了多时相遥感图像配准的精度。

本发明授权基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双视野全卷积神经网络的多时相遥感图像配准方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 1数据增强处理：将源图像和目标图像作为模型训练的一对输入样本，然后对目标图像采用随机颜色抖动得到增强目标图像，并将源图像和增强目标图像作为模型训练的另一对输入样本； 2采用AlexNet网络提取输入图像对的特征信息，并向下一层特征匹配层输出提取到源图像特征S0、目标图像特征T0和增强目标图像特征T0′；采用VGG16网络分支提取输入图像对的特征信息，并向下一层特征匹配层输出提取到源图像特征S、目标图像特征T、增强目标图像特征T′； 3对于步骤2得到的六种图像特征，通过双向相关匹配方法分别双向的计算源图像特征S和目标图像特征T，源图像特征S和增强目标图像特征T′，源图像特征S0和目标图像特征T0以及源图像特征S0和增强目标图像特征T0′的相关性，得到的八种双向关系输入到参数回归网络层； 4将步骤3得到的双向关系输入到回归网络中进行参数回归，从而得到八个参数，并利用八个参数改进网格损失函数，进行训练，调整网络参数； 5将VGG16网络分支提取得到的源图像特征参数和目标图像特征参数进行算术平均合成，得到合成后的变换参数，用于指导源图像进行仿射变换，完成图像配准。

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