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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學申請的專利一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115240079B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210792899.X，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法是由藍朝楨;王龍號;施群山;周楊;張衡;李鵬程;呂亮;胡校飛設計研發完成，并于2022-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像特征匹配領域，具體涉及一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法。該方法通過特征提取，獲取同時具備高層和低層信息的精細融合特征，又對高層特征進行特征變換，提高待匹配影像高層特征中匹配點之間的相似度，使匹配結果更加可靠。在后期特征匹配時，先比對高層特征進行粗匹配，獲取全局匹配結果，再通過精細融合特征進行校正，使得匹配結果兼顧全局方面和精度方面的可靠性，分辨率更高且定位更精確。特征變換前先對高層特征進行正弦編碼，使特征之間有唯一對應關系，避免稀疏紋理區域特征之間相似度過高所導致錯配；進行粗匹配時還通過滑動窗口適應性降低得分閾值，增加稀疏區域篩選出的匹配點個數，進一步提高稀疏區域的匹配效果。

本發明授權一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法在權利要求書中公布了：1.一種多源遙感影像深度特征融合匹配方法，其特征在于，步驟如下： 1構建匹配模型，所述的匹配模型包括特征提取網絡、特征變換模塊、密集匹配模塊和檢校優化模塊； 2將獲取的待匹配的遙感影像對輸入到特征提取網絡，由特征提取網絡對各個待匹配影像分別進行特征提取，得到各個待匹配影像的高層特征以及同時具有高層精細定位信息與低層全局信息的精細融合特征； 3將得到的待匹配影像對的高層特征同時輸入到特征變換模塊，通過融合自身影像的鄰域信息和待匹配影像的高層特征，對每個待匹配影像進行特征變換融合，獲取待匹配影像對中各待匹配影像的具有相關性的高層融合特征； 4對得到的待匹配影像對的高層融合特征上的所有特征向量進行密集匹配，根據特征向量之間的相似度得到粗匹配結果； 5將粗匹配結果映射至精細融合特征上對密集匹配進行檢校優化，得到精細匹配結果； 將粗匹配結果映射至低層特征上對密集匹配進行檢校優化的過程如下： I以在各待匹配影像的具有相關性的高層融合特征上的N對特征點為中心，所述N對特征點指的是經過粗匹配后篩選出的粗匹配點集；分別在對應的高層融合特征上裁剪N對大小為m×m的局部窗口； II將所述N對窗口映射至待匹配影像的精細融合特征中，得到N對以粗匹配特征點對為中心的局部細密窗口，將N對局部細密窗口輸入至特征變換模塊，對其進行若干次變換，產生N對以粗匹配特征點對為中心的影像A、B的局部細密融合特征圖 III將每個的中心點P對應的特征向量與相應中的所有向量相關聯，生成的每個像素與P的匹配概率分布期望值；所述匹配概率分布期望值計算公式如下 其中VAP為中心點P的特征向量，VBx為某像素點x的特征向量，y為像素點x在影像B上的像素梯度；計算得到的概率值最高的像素點即為影像A上的點P在影像B上具有亞像素精度的精細匹配結果，將該結果作為最終匹配結果。

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