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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像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：CN116778200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310554674.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像匹配方法是由杨巨峰;刘鑫设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像特征匹配方法，步骤1：将所有特征构建为初始图像特征匹配集S；步骤2：对初始图像特征匹配集S进行剪枝，获得可靠的候选图像特征匹配集和对应的内点权重步骤3：根据候选图像特征匹配集以及对应的内点权重预测对应的本质矩阵步骤4：根据本质矩阵得到所有输入的初始图像特征匹配的内点概率w，最后，估计两张匹配图像的本质矩阵以及正确匹配内点的概率。本发明在图像匹配方面获得了显著的性能提升。

本发明授权一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式邻居一致性挖掘的图像匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：采用特征提取算法对给定的匹配图像对和进行特征提取，每个图像特征由关键点坐标和对应的描述子来表示，将所有特征构建为初始图像特征匹配集： ; 其中，表示第对匹配，表示匹配的总数，和分别表示在图像对和的归一化坐标； 步骤2：依据邻居一致性挖掘网络学习到的内点概率对初始图像特征匹配集进行剪枝，获得候选图像特征匹配集和对应的内点权重；所述步骤2进一步包括以下流程： 步骤2-1：将初始图像特征匹配集经3个残差块处理得到中间特征映射集，其中表示通道维度，表示匹配的总数，得到三种类型的邻居空间；其中，所述坐标空间为初始特征匹配，所述特征空间为中间特征映射，所述全局图空间用于在全局层面上反映内点的一致性； 步骤2-2：计算所述全局图空间，过程如下： 根据中间特征映射F去计算初步内点权重，其中表示多层感知器层，和表示激活函数； 构建一个加权的全局图，其中，表示所有图像特征匹配节点，表示无向边，通过对应的权重实现每两个图像特征匹配连接，其中、分别表示第个和第j个图像特征匹配的初步内点权重，表示其连接边的权重，进一步得到一个邻接矩阵； 获得全局图空间，如下式所示： ; 其中，表示图拉普拉斯矩阵，F表示中间特征映射，表示带有自连接的邻接矩阵，表示对角单位矩阵，表示邻接矩阵，表示对角度矩阵，表示可训练的权重； 步骤2-3：基于步骤2-1获得的三种邻居空间，使用k最近邻搜索策略为每个图像特征匹配寻找空间k邻居、特征空间k邻居和全局图k邻居这三种不同类型邻居； 步骤2-4：对步骤2-3得到的三种不同类型邻居分别构建空间邻居嵌入、特征空间邻居嵌入和全局图邻居嵌入； 步骤2-5：利用自我上下文提取层捕获邻居内的关系和聚合上下文信息，具体步骤描述如下： 基于步骤2-4构建的空间邻居嵌入、特征空间邻居嵌入和全局图邻居嵌入进行邻居一致性信息挖掘，利用自我上下文提取层分别处理每个邻居嵌入，利用分组卷积方式沿着图节点动态提取邻居间的上下文特征；将k个邻居分成g个组，并使用两个连续的卷积层、批归一化和激活层ReLU去处理邻居嵌入，得到邻居内的上下文，如下式所示： ; 其中，和表示带有和核的卷积层去动态地聚合上下文信息； 利用三个并行的自我上下文提取层去单独处理三种邻居嵌入，获得三个对应的邻居上下文特征； 步骤2-6：利用交叉上下文交互层融合和调整邻居间的交互信息，即在每个交叉注意力分支中把一种邻居上下文特征作为Values、另外两种邻居上下文特征则作为Queries和Keys；通过自注意力机制操作得到交叉注意力分支的输出，如下式所示： ; 其中，表示一个可学习的权重，表示注意力权重矩阵，表示多层感知器层，表示一种邻居上下文特征Values； 进而，得到三种邻居空间的邻居交互特征作为邻居一致性块的输出； 步骤2-7：设置两个连续的剪枝模块连续两次执行包括步骤2-1至步骤2-6的处理过程，获得剪枝后的图像特征匹配的内点概率；基于获得的内点概率值将个初始图像特征匹配剪枝成个候选图像特征匹配集以及对应的内点权重； 步骤3：根据步骤2得到的候选图像特征匹配集以及对应的内点权重，预测对应的本质矩阵，如下式所示： ; 其中，表示加权八点算法，表示根据预测的本质矩阵； 步骤4：根据步骤3得到的本质矩阵，求得所有输入的初始图像特征匹配的内点概率，如下式所示： ; 其中，表示全尺寸验证操作； 最后，估计两张匹配图像的本质矩阵以及输出正确匹配内点的概率。

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