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龙图腾网获悉深圳市定视生物医疗科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的激光共聚焦眼表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：CN119477679B 。

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：202411384933.5，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种基于深度学习的激光共聚焦眼表图像拼接方法是由张艺;霍磊;颜炜;吴晟昱;廖汉忠;昌隆设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的激光共聚焦眼表图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的激光共聚焦眼表图像拼接方法，通过无监督学习实现高效、精确的图像拼接。首先，对眼表图像进行预处理并构建数据集。然后，利用卷积神经网络构建多尺度特征金字塔，自动提取图像特征并进行预对齐，通过全局运动聚合和局部运动校正技术优化图像对齐。接着，构建内容融合生成对抗网络，包括生成器和判别器，以平滑融合图像并生成符合人眼感知的拼接图像。采用分阶段训练策略，先优化图像对齐，再实现图像平滑融合。最终，利用训练好的网络自动完成图像对齐和融合，得到无缝的大视野共聚焦眼表图像。该方法提高了拼接精度和鲁棒性，适用于不同环境下的图像拼接，显著提升了拼接成功的概率。

本发明授权一种基于深度学习的激光共聚焦眼表图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的激光共聚焦眼表图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对利用激光共聚焦显微镜拍摄获得的共聚焦眼表图像进行预处理，构建用于拼接的数据集； S2.构建无监督图像对齐网络，所述无监督图像对齐网络通过卷积神经网络构建多尺度特征金字塔自动提取图像特征，实现图像的预对齐；通过全局运动聚合技术，基于深层特征图计算单应性矩阵以估计图像间的全局变换；进一步通过局部运动校正技术，采用TPS插值对图像进行局部矫正，优化图像间的对齐； S3.构建无监督图像融合网络，所述无监督图像融合网络设计为内容融合生成对抗网络，该网络包括生成器和判别器；所述生成器负责学习生成融合掩码以平滑融合图像，所述判别器用于引导生成器获得融合概率图，以学会平滑的融合待拼接图像； S4.采用分阶段训练策略，首先训练无监督图像对齐网络以优化图像对齐，然后训练无监督图像融合网络以实现图像平滑融合； S5.利用训练好的无监督图像对齐网络和无监督图像融合网络，自动完成待拼接图像的对齐和融合，得到无缝的大视野共聚焦眼表图像。

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