南开大学赵新获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利面向近视发生发展的视网膜图像配准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：CN117314982B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311181000.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权面向近视发生发展的视网膜图像配准方法是由赵新;王增硕;孙明竹;郭杉;王雁;邹昊翰设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向近视发生发展的视网膜图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明面向近视发生发展的视网膜图像配准方法属于视网膜图像配准领域，本发明首先采用SuperPoint深度学习框架对视网膜图像对中的关键点进行检测和描述，然后采用SuperGlue深度学习框架进行视网膜图像对之间关键点集合的匹配，接着利用基于RANSAC的PnP算法对测试相机的初始位姿进行估计；最后使用粒子群优化算法PSO对三维空间模型进行最优化，三维空间模型增加了畸变模型和近视发生发展模型，并据此对测试图像进行配准变换，本发明方法在有无近视发生发展情况下，均能够提供最佳的配准精度。
本发明授权面向近视发生发展的视网膜图像配准方法在权利要求书中公布了：1.面向近视发生发展的视网膜图像配准方法，其特征在于：按照以下步骤进行： 步骤1采用SuperPoint深度学习框架分别对参考图像和测试图像中的关键点进行检测和描述，然后采用SuperGlue深度学习框架对参考图像和测试图像之间的关键点集合进行匹配； 步骤2将参考图像上已匹配的2D关键点经参考相机映射到半径为12mm的球面眼底上，得到3D点，该3D点与测试图像上已匹配的2D关键点构成一组2D-3D对应点集合，进而利用基于RANSAC的PnP算法对测试相机的初始位姿进行估计； 步骤3以最小化已匹配的关键点在3D空间中的欧氏距离为目标，使用粒子群优化算法PSO对初始化后的三维空间模型进行最优化，三维空间模型包括畸变模型和近视发生发展模型，两个模型的优化参数包括眼球形状参数、眼球姿态参数、四阶径向畸变系数、测试相机位姿参数，并据此对测试图像进行配准变换。
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