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龙图腾网获悉浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心申请的专利基于数据仿真和一致特征提取的可见光红外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：CN119338870B 。

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：202411307528.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于数据仿真和一致特征提取的可见光红外图像配准方法是由曹思源;朱浩楷;马骏设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据仿真和一致特征提取的可见光红外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数据仿真和一致特征提取模块的可见光红外图像配准方法。该方法依赖一种基于一致特征提取的可见光红外图像配准模型实现，在模型的构建过程：利用多种数据增强方式的随机组合实现数据仿真，为可见光图像加入丰富的多模态信息，作为模型训练数据；设计一致特征提取模块，其编码解码模块和Transformer模块实现了特征增强，能够有效提取多模态图像的一致特征信息；将CFEM插入到配准网络的特征提取之前，即可得到配准模型。基于本发明提出的方法，模型训练仅依赖可见光数据就可以将配准能力泛化到红外和可见光图像上，为具有高度泛化性需求的红外可见光图像配准场景提供了一个有效的方法。

本发明授权基于数据仿真和一致特征提取的可见光红外图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据仿真和一致特征提取的可见光红外图像配准方法，其特征在于，所述方法依赖一种基于一致特征提取的可见光红外图像配准模型实现，所述配准模型的构建包括如下步骤： 1使用数据仿真方法获得多模态的训练图像对，具体方法为：每一训练图像对由一张可见光图像经过随机组合的数据增强方法处理得到的两张多模态图像组成； 2构建一致特征提取模块，所述一致特征提取模块包括编码器、解码器和Transformer；所述一致特征提取模块用于提取训练图像对的一致特征图，具体方法为：将数据仿真生成的两幅图像输入权重共享的编码器得到编码特征向量，使用Transformer对编码特征向量进行特征增强， 增强后的特征向量经过解码器恢复到输入图像的维度，得到一致特征图； 3所得一致特征图经过配准网络输出配准参数，利用损失函数同时更新一致特征提取模块和配准网络的参数，经过多轮训练后得到训练好的配准模型； 其中，步骤2中，使用的Transformer采用了对称式结构，存在两条通路，两条通路相同，均包含三个阶段，首先是自注意力阶段，其次是交叉注意力阶段，最后是前馈层处理阶段，最终输出得到增强后的特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心，其通讯地址为：315121 浙江省宁波市钱湖南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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