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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光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：CN116385506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310319052.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光图像配准方法是由王智慧;李豪杰;岳雨昕设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光图像配准方法，属于图像处理和计算机视觉领域。本发明结合场景不同距离的像素位移场范围大的特点近距离像素视差过大，远距离像素视差极小，建立金字塔型多尺度迭代模块，在不同分辨率尺度上由粗到细提取多模态特征并进行配准参数估计，实现从全局到局部的精细配准。另外，针对应用场景缺乏标注数据的情况，拟建立无监督深度学习框架，并设计新的损失函数来评估当前推断的配准参数下跨模态图像的配准误差将无监督问题转化为监督问题。

本发明授权一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔特征的渐进式匹配红外和可见光图像配准方法，其特征在于，包括下列步骤： 第一步，将待配准的红外图像和可见光图像下采样到不同的分辨率，得到各自的图像金字塔，具体是分别得到光学图像多尺度金字塔和红外图像多尺度图像金字塔，光学图像多尺度金字塔的形状，红外图像多尺度图像金字塔的形状为；其中，为尺度索引，为金字塔层数，分别为光学图像的高和宽，分别为红外图像的高和宽； 第二步，选取金字塔最底层的可见光-红外图像送入由特征提取网络和配准参数回归网络组成的无监督配准网络中，获得该分辨率下的配准参数； 第三步，利用第二步得到的粗糙的配准参数将红外图像变换到可见光视点，得到粗配准的红外图像，为下一级的回归提供一个全局的初始估计；第四步，将粗配准的红外图像上采样和对应分辨率的可见光图像送入到无监督配准网络中，得到更精准的配准参数；重复第二三步骤直到恢复到原始分辨率，得到最终精准的配准参数，对红外图像进行变形得到最终的红外图像配准结果； 第五步，对每一层粗配准的红外图像和对应分辨率的红外图像之间执行无监督损失，其中表示视点损失，表示内容损失，对无监督的配准网络进行监督学习。

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