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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种两段式红外与可见光图像配准方法、系统及装置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：CN120726104B 。

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：202511161568.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种两段式红外与可见光图像配准方法、系统及装置是由金惠检;杨韩;孔万增;王宝恒设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两段式红外与可见光图像配准方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种两段式红外与可见光图像配准方法、系统及装置，方法包括如下步骤：图像预处理、轮廓提取、角点检测、特征描述与匹配、仿射变换估计、多尺度光流估计、光流约束与损失函数、反向重采样、融合与误差评估。本发明中，利用轮廓角点特征进行粗配准，可快速获得初步对齐结果；结合无监督光流网络进行细化对齐，实现亚像素级配准精度。轮廓角点基于图像目标的形状信息，天然不受光谱差异影响，并通过主方向及角度特征增强匹配稳定性。无监督深度光流模型则通过学习输入图像的一致性特征来估计像素位移场，无需依赖标注数据。该组合可有效消除红外与可见光间的差异性，提高配准的鲁棒性和适应性。

本发明授权一种两段式红外与可见光图像配准方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种两段式红外与可见光图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，图像预处理：对输入的红外图像和可见光图像进行灰度化与高斯平滑处理； 步骤S2，轮廓提取：对预处理后的红外图像和可见光图像提取边缘轮廓，分别得到红外图像轮廓图和可见光轮廓图； 步骤S3，角点检测：在每幅轮廓图上提取具有显著几何结构的角点； 步骤S4，特征描述与匹配：定义联合描述符并利用最近邻搜索策略进行初步点对匹配，得到候选匹配对集合； 步骤S5，仿射变换估计：对候选匹配对筛选以剔除误匹配并估计仿射变换矩阵，得到粗配准图像； 步骤S6，多尺度光流估计：将粗配准后的可见光图像和红外原图拼接后送入无监督光流估计网络，得到细尺度光流场； 步骤S7，光流约束与损失函数：通过联合最小化光度一致性损失、平滑性损失、结构相似性损失及蒸馏损失函数进行自适应训练； 步骤S8，反向重采样：对粗配准可见光图像进行像素级反向映射，并结合细尺度光流场以得到最终光流场； 步骤S9，融合与误差评估：计算误差图和均方误差，评估计算的配准结果； 步骤S6包括如下步骤： 步骤S601，多尺度光流估计将粗配准后的可见光图像以及红外原图拼接为，R表示图像的通道数，L表示图像的高度，W表示图像的宽度； 步骤S602，送入无监督光流估计网络，令每层迭代输出： ，，i=1,2,3 其中，，并按尺度上采样 ； 最终获得细尺度光流场 ； 其中，表示第i层迭代输出的光流场；表示第i层迭代输出的融合掩膜；表示第i层的光流更新量；表示第i层的融合掩膜更新量；表示光流的两个分量；表示第i层的高度；表示第i层的宽度；、分别表示在x轴和y轴方向上的位移； 在步骤S9中，误差图和均方误差均是基于配准可见光图像像素级反向映射和红外原图得到。

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