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龙图腾网获悉四川数聚智造科技有限公司申请的专利一种基于注意力融合的非线性图像配准方法及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：CN121458770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202512035244.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于注意力融合的非线性图像配准方法及系统是由廖强;陈睿;王涛;祝礼佳;李越;孙春;吴哲潇;王哲;朱琳;林杰;罗进;周娟;杨希翔;王军霞设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力融合的非线性图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力融合的非线性图像配准方法及系统，可实现复杂非线性变形下的高精度图像配准，属于计算机视觉与图像处理技术领域，解决现有技术存在非线性变形适配差、跨图像特征融合不足、计算效率低和变形场易折叠的问题。本发明对输入的待配准的固定图像和浮动图像进行预处理；采用双分支多尺度特征提取网络分别对预处理后的固定图像和浮动图像进行配准。本发明用于工业视觉检测场景。

本发明授权一种基于注意力融合的非线性图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力融合的非线性图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对输入的待配准的固定图像和浮动图像进行预处理； 步骤2、采用双分支多尺度特征提取网络分别对预处理后的固定图像和浮动图像进行配准，采用了结构完全相同的特征提取网络分别对预处理后的固定图像和浮动图像进行特征提取，然后通过特征融合层进行融合，对特征融合层输出的融合特征进行变形得到稠密变形场的变形层，配准层基于变形层的输出进行固定图像和浮动图像配准； 所述变形层初始化全0的位移场，形状为，为批次大小，2为通道数，和为第五层特征图的宽高，位移场的2个通道分别对应方向初始偏移量和方向初始偏移量，得到空间维度与固定图像融合特征和浮动图像融合特征完全一致，其中，全0值表示初始假设固定图像融合特征和浮动图像融合特征无空间偏移； 对浮动图像融合特征进行重采样，将其对齐至固定图像融合特征的空间坐标系，输出，具体步骤为： 源位置计算：通过初始的位移场获取固定图像融合特征的像素位置，并计算在浮动图像融合特征中的源位置，计算公式如下： 边界处理：若超出浮动图像融合特征边界，具体为或,或，采用0值填充，，为初始位移场中每个像素位置上的位移量； 双线性插值：源位置计算后，通过4邻域像素加权得到重采样特征值： 其中：，，为向下取整，,覆盖目标点周围4个整数像素位置，插值权重，，权重和为1输出重采样特征值与固定图像融合特征的维度完全一致； 计算重采样特征中每一个位置的特征与固定图像特征融合对应位置的邻域内的特征之间的代价，领域内的代价的重心位置即为该像素位置在特征层上的粗糙变形向量，所有像素位置的变形向量的集合为粗糙变形场，具体为： 对重采样特征值中每个像素位置，在固定图像融合特征的对应位置设置为3×3邻域，邻域半径，覆盖偏移量，选择特征的余弦距离衡量特征的相似度，计算公式为： 基于相似度，对每个像素，以邻域内的代价为权重，引入温度参数，通过“代价重心”计算最优偏移量，即计算粗糙变形向量,，公式为： 所有像素点的粗糙变形向量的集合为粗糙变形场； 对粗糙变形场进行卷积运算，采用依次相连接的两层卷积模块和上采样层进行微调输出的变形场作为初始变形场，其中，第一层卷积模块包括依次相连接的卷积层、归一化层和激活层，第二层卷积模块仅包含一个卷积层，上采样层将第二卷积模块输出的变形场尺寸和值均放大两倍； 将初始变形场作为新的初始变形场，并基于第四下采样层的输出计算优化变形场，得到8倍下采样的稀疏变形场，具体为：使用对进行重采样后得到，再次计算和之间的相似度，再基于，计算粗糙的变形场，最后经过卷积层优化，得到8倍下采样的稀疏变形场； 采用自由形式变形算法，将稀疏变形场插值为与输入浮动图像大小一致的稠密变形场，具体为：自由形式变形算法通过稀疏控制点即稀疏变形场的网格点定义三维参数化网格，将稀疏变形场每个元素通过双线性插值计算该元素在稠密变形场中的偏移量； 定义三次B样条基函数: 基于定义的三次B样条基函数，对于输入浮动图像的像素，其方向和方向上的偏移量： 其中，为向下取整运算，分别为和为稠密变形场的两个通道，每个像素均对应和方向的偏移量，稠密变形场的形状大小为，表示第l个样条基函数。

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