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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利大尺度形变补偿方法、装置、设备及介质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：CN120107321B 。

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：202510148048.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权大尺度形变补偿方法、装置、设备及介质是由艾丹妮;刘定坤;杨健;付天宇;林毓聪;邵龙;宋红;王媛媛;范敬凡;肖德强设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本大尺度形变补偿方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大尺度形变补偿方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域，该方法将图像中的显著点视为群体中的领导者，类似于迁徙羊群中的领头动物，在引导整个配准过程中发挥着关键作用。为了估算聚集性流形，按照动物的迁徙模式将大尺度形变配准分为三个部分：基于聚集性量化的路线决策、带有聚集性保持的路线执行以及带有聚集性继承的级联迁徙。这三个部分被整合到聚集性级联迁徙CCM框架中，有效地补偿了图像的大尺度变形。该方法能够大幅提高补偿大尺度形变时的配准精度和鲁棒性。该方法是一种通用方法，不局限于特定的特征描述符或形变模型，可轻松扩展到其他图像配准任务。

本发明授权大尺度形变补偿方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大尺度形变补偿方法，其特征在于，包括： 对固定图像以及浮动图像进行特征提取获得特征提取结果，并采用特征匹配方法以及参数比率测试阈值结合所述特征提取结果识别获得若干候选路线，所述候选路线为所述固定图像中的特征点与所述浮动图像中的特征点之间的潜在对应关系； 采用路线一致性量化模块对若干所述候选路线的一致性进行量化获得一致性矩阵；所述路线一致性量化模块用于实现对若干所述候选路线进行方向一致性量化、距离一致性量化以及拓扑一致性量化； 采用聚集性聚类算法由所述一致性矩阵中确定若干聚集性路线； 采用路线检查策略由若干所述聚集性路线中确定最终集体路线，所述最终集体路线用于驱动图像进行大尺度变形补偿；所述路线检查策略用于增强衡量局部图像的相似性以便排除负面贡献路线； 利用所述最终集体路线的薄板样条插值获得引导群体的飞行场，所述飞行场为大尺度密集变形场； 利用路线停留策略结合所述飞行场估计获得扩散场，所述扩散场为小尺度密集变形场； 将所述飞行场与所述扩散场进行形变场复合获得迁徙场；所述迁徙场用于促进所述浮动图像进行形变，并在形变过程中对所述浮动图像进行大尺度变形补偿以及小尺度变形补偿； 采用级联迁徙框架以及所述迁徙场通过多次迁徙连续对所述浮动图像进行变形，直至迁徙收敛后获得目标形变图像。

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