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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统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：CN115439670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211012192.9，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统是由杨铀;黄良;刘琼设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统，属于多视点图像的立体匹配及三维重建领域。方法包括：将多视点图像特征进行逐对匹配，并将两匹配视图在特征维度上进行拼接得到两匹配视图的图像特征组合；从图像特征组合中获取视图间的相似性特征；将每一对匹配视图间的相似性特征组合为一个相似性特征序列，通过soft‑max操作计算得到不同的两匹配视图所对应的归一化权重；将多个匹配视图初始代价体利用其对应的归一化权重进行归一化加权求和，生成多视图匹配代价。本发明综合考虑了不同视图间的差异性，构建的匹配代价鲁棒性得到增强，特别是在匹配较困难的弱纹理区域，基于此预测的深度及场景重建质量会有明显的提升。

本发明授权基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法，其特征在于，包括： S1.将多视点图像特征进行逐对匹配，并将两匹配视图在特征维度上进行拼接得到两匹配视图的图像特征组合； S2.从图像特征组合中获取视图间的相似性特征； S3.将每一对匹配视图间的相似性特征组合为一个相似性特征序列，通过soft-max操作计算得到不同的两匹配视图所对应的归一化权重； S4.将多个匹配视图初始代价体利用其对应的归一化权重进行归一化加权求和，生成多视图匹配代价； 其中，利用卷积神经网络从图像特征组合中获取视图间的相似性特征或计算两视图间的SSIM结构相似度； 所述卷积神经网络为对称的U型结构，包括七个卷积层，每个卷积层之后连接批归一化层；第一卷积层及第二卷积层对特征进行下采样到14及116，在第四卷积层和第五卷积层对特征进行上采样到14及原尺寸，并对下采样的特征进行跳跃连接操作进行跨层次的特征融合； 多视图匹配代价为： 为源视点对应的聚合权重，为源视点对应的初始匹配代价，n表示源视点的个数。

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