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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于卷积交叉注意力机制的印刷品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：CN116664633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310624605.7，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于卷积交叉注意力机制的印刷品图像配准方法是由陈亚军;杨茜;余璐;蔺广逢;张二虎设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积交叉注意力机制的印刷品图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积交叉注意力机制的印刷品图像配准方法，首先构建深度学习配准网络，包括卷积交叉注意力机制和基于上采样的深度单应性估计配准网络；然后将参考印刷品图像的和待配准印刷品图像的输入到深度学习配准网络中，得到配准后的印刷品图像；最后通过计算配准后的印刷品图像与参考印刷品图像之间的损失函数，对网络参数进行优化，输出精度更高的印刷品图像。本发明完成印刷品图像配准任务，为后期印刷品的缺陷检测提供保证，提高缺陷检测效率。

本发明授权基于卷积交叉注意力机制的印刷品图像配准方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积交叉注意力机制的印刷品图像配准方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、构建深度学习配准网络； 步骤1中卷积交叉注意力机制，具体按照以下步骤实施： 步骤1.1、输入两个给定形状的张量，H表示输入特征图的高度，W表示输入特征图的宽度，C表示输入特征图的通道数，和的大小均为64×64×32； 步骤1.2、将现有的相对位置编码扩展至二维，在交叉注意力的相对位置嵌入宽度信息和高度信息，实现二维相对交叉注意力，像素对像素的关注度计算为公式1： 1 其中，表示像素对像素的关注度，表示像素i查询向量的转置，表示键k的深度，是像素j的键向量，和表示相对宽度和相对高度； 步骤1.3、二维单头交叉注意力的输出为公式2： 2 其中，表示二维单头交叉注意力的输出，softmax·表示归一化，表示查询权重，表示键的权重，表示值的权重，，表示宽度和高度相对位置的逻辑矩阵，表示特征图1的张量形式，表示特征图2的张量形式，表示键k的深度； 步骤1.4、多头注意力是由单头注意力拼接而成，如公式3： 3 其中，表示形状为H,W,的多头注意力张量，表示拼接，表示单头注意力，表示权重向量； 步骤1.5、将卷积和多头交叉注意力特征图进行映射连接得到卷积交叉注意力，可以写成公式4： 4 其中，表示卷积交叉注意力，表示拼接，表示卷积，表示形状为H,W,的多头注意力张量； 步骤1.6、将卷积交叉注意力进行批量归一化，得到融合了特征的特征图的大小为64×64×32，将替换为 步骤2、将参考印刷品图像的和待配准印刷品图像的输入到深度学习配准网络中，通过DLT进行直接线性变换得到变换矩阵； 步骤3、将变换矩阵与待配准印刷品图像A进行空间变换，得到配准后的印刷品图像； 步骤4、通过计算配准后的印刷品图像与参考印刷品图像之间的损失函数，对网络参数进行优化，输出精度更高的印刷品图像。

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