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龙图腾网获悉西安中科星图空间数据技术有限公司;中国人民解放军96901部队申请的专利一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配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：CN112733748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202110049151.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配方法是由范晓敏;贾小志;秦伟锋;折晓宇;张桂滨;韩冰;吴亮;刘伟卿;刘峰;周东倩设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配方法，包括输入两幅具有重叠区的影像，分别为左影像及右影像；提取左影像及右影像的特征点，并构建特征描述符；对特征描述符计算欧式距离，以最近邻距离准则搜索候选匹配点，并以最近邻和次近邻特征点距离之比进行初始匹配，得到初始匹配点；对初始匹配点及初始匹配点对应的匹配点分别构建泰森多边形Voronoi图，并对所有Voronoi结点构建基于纹理的几何约束关系，实现粗差剔除，并动态更新；计算每一对应的泰森多边形面片的仿射关系，通过对初始匹配点构建的泰森多边形Voronoi图，进行格网划分，利用仿射模型和归一化相关系数实现网格加密点的匹配。本发明提高同名匹配点的均匀性和匹配算法的鲁棒性。

本发明授权一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及纹理的Voronoi约束的影像均匀匹配方法，其特征在于：包括如下步骤： 输入两幅具有重叠区的影像，分别为左影像及右影像；提取左影像及右影像的特征点，并以提取到的特征点构建特征描述符；对特征描述符计算欧式距离，以最近邻距离准则搜索候选匹配点，并以最近邻和次近邻特征点距离之比进行初始匹配，得到初始匹配点；对初始匹配点及初始匹配点对应的匹配点分别构建泰森多边形Voronoi图，分别为V1和V2；并对V1和V2中的所有Voronoi结点构建基于纹理的几何约束关系，实现粗差剔除，并动态更新V1和V2；计算每一对应的泰森多边形面片的仿射关系，通过对初始匹配点构建的泰森多边形Voronoi图，并进行10*10的格网划分，利用仿射模型和归一化相关系数实现网格加密点的匹配； 其中，对V1和V2中的所有Voronoi结点构建基于纹理的几何约束关系的具体实现过程为：以Voronoi结点为中心，与其环形邻域内8个点，进行顺时针的比较；以Voronoi结点的像素值作为阈值；然后将邻域内的8个像素点的灰度值与该阈值进行比较，若周围某像素值大于中心像素值，则该像素点位置被标记为1；反之，该像素点标记为0，从而产生8位的无符号数，这样就得到了该Voronoi结点的LBP值； 实现粗插剔除的具体过程为：对于待剔除匹配点Pi,与其相邻的Voronoi结点为Pnn＝1,2,…n，数量为n；Pi点对应的待剔除匹配点Qi,与其相邻的Voronoi结点为Qnn＝1,2,…n，数量为n；分别定义局部极坐标系，极点分别为Pi、Qi,极轴竖直方向为右，用极坐标方式，顺时针对邻近Voronoi结点的纹理特征LBP进行首尾连接组合，得到新的n*8维的特征向量X＝x1,x2,…xn，Y＝y1,y2,…yn，并计算两个特征向量的欧式距离；欧氏距离越小则说明这两个特征向量越相似； xk表示左影像节点k的LBP特征组合向量，yk表示右影像节点k的LBP特征组合向量；若d大于阈值t，t＝10,则保留该点对，反之则剔除该点对，并更新泰森多边形和

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