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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机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：CN120823114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511341011.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机设备及介质是由任伟新;段鑫;楚玺设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机设备及介质，属于图像处理与运动控制技术领域。该方法通过提取目标区域在初始时刻与监测时刻的初始特征点对集合，对初始特征点对集合中的特征点进行位移矢量分解，生成位移集和角度集。通过随机采样建立随机采样双参数估计计算模型，并进行迭代优化，筛选满足几何约束的内点集合，从而提取降噪后的特征点对集合，进而计算目标区域的平均位移及平均位移方向角。本发明采用上述的一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机设备及介质，能够有效应对复杂动态场景下的位移监测挑战，克服光照变化、遮挡、纹理缺失等因素的干扰，提高位移监测的鲁棒性和准确性，适用于多种需要高精度位移测量的场景。

本发明授权一种区域图像位移降噪方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种区域图像位移降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、分别提取目标区域在初始时刻与监测时刻的初始状态和监测状态，进行特征点匹配获得初始特征点对集合； 步骤S2、对初始特征点对集合中的特征点进行位移矢量的分解，生成位移集和角度集； 步骤S3、对位移集和角度集中的元素进行随机采样，建立随机采样双参数估计计算模型，对随机采样双参数估计计算模型进行重复迭代计算，筛选满足几何约束的内点集合； 步骤S4、根据内点集合提取降噪后的特征点对集合； 步骤S5、基于内点集合计算目标区域的平均位移及平均位移方向角； 步骤S2中，位移集为，角度集为，其中，表示第个特征点对的位移值，表示第个特征点对位移方向的角度值，表示初始时刻时第个特征点在影像中的坐标，表示监测时刻时第个特征点在影像中的坐标； 步骤S3包括如下步骤： 步骤S31、对位移集与角度集中的元素进行随机采样，采样数为，建立随机采样双参数估计计算模型； 步骤S32、利用位移阈值和角度阈值筛选内点： 步骤S33、重复迭代至最大次数，选取内点数量最多的优化集合。

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