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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于多阶段对齐网络的图像拼接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：CN116596815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310517330.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于多阶段对齐网络的图像拼接方法是由范晓婷;张重;徐敏设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阶段对齐网络的图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多阶段对齐网络的图像拼接方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1，获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个输入图像对以及与每个输入图像对对应的图像拼接结果，所述输入图像对包括参考图像I1和目标图像I2；步骤S2，构建图像拼接深度模型；步骤S3，基于所述训练数据集和整体损失函数对于所述图像拼接深度模型进行训练，得到目标图像拼接深度模型；步骤S4，利用所述目标图像拼接深度模型对于待拼接图像进行拼接，得到图像拼接结果。本发明利用多阶段对齐对图像进行深度优化变形，减少图像内容失真的同时保持接缝平滑，实现对图像的准确拼接。

本发明授权一种基于多阶段对齐网络的图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段对齐网络的图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个输入图像对以及与每个输入图像对对应的图像拼接结果，所述输入图像对包括参考图像和目标图像； 步骤S2，构建图像拼接深度模型； 步骤S3，基于所述训练数据集和整体损失函数对于所述图像拼接深度模型进行训练，得到目标图像拼接深度模型； 步骤S4，利用所述目标图像拼接深度模型对于待拼接图像进行拼接，得到图像拼接结果； 其中，所述图像拼接深度模型包括图像预对齐子模型和图像对齐子模型，其中，所述图像预对齐子模型用于利用基于内容保持的深度单应性估计模块，对于所述输入图像对进行预对齐，所述图像对齐子模型用于利用边缘辅助网络，对于所述预对齐输入图像对进行进一步对齐； 其中，所述深度单应性估计模块由多个对称卷积层单元和相应数量的内容保持注意力模块交错连接而成，每两个对称卷积层单元之间设置有内容保持注意力模块，以寻找正确的匹配特征并减少错误的匹配特征，其中，所述对称卷积层单元包括两个卷积层和一个最大池化层；所述内容保持注意力模块包括空间注意力模块和多个交叉运算模块，所述空间注意力模块包括两个最大池化层，两个平均池化层，一个共享全连接层和一个激活函数层； 其中，所述边缘辅助网络为基于边缘辅助的网格变形模块，其包括卷积层、三个多尺度残差块、上采样层和瓶颈层。

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