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龙图腾网获悉苏州锳漫科技有限公司申请的专利高鲁棒性图像拼接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：CN119741196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411797123.2，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权高鲁棒性图像拼接方法是由李庞跃;刘桦辰;郑欣妍;彭熙舜;任子航;任世闻;彭巍;李宜峰;赵奕然;赵明威设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本高鲁棒性图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种高鲁棒性图像拼接方法，包括：将预处理后的序列图像集划分为基准图像与待拼接图像；构造非线性尺度空间进行特征检测；采用多尺度深度混合特征描述子HMD进行特征点的描述；获取初始匹配集与候选匹配集；采用引导型最大似然随机一致性算法提纯候选匹配集，通过迭代计算获取最优模型参数；剔除不符合最佳参数模型的匹配集；通过透视变换对齐图像，并寻找最佳缝合线位置；确定最佳缝合线，基于多带权重融合以获取无缝拼接全景图；全景图边缘裁剪后输出最终结果，本发明融合目标场景多尺度与深度信息，有效提升全景图像拼接质量和几何校正准确性，抑制重复纹理和遮挡引发的伪影缺陷，具备更高拼接精度和鲁棒性。

本发明授权高鲁棒性图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种高鲁棒性图像拼接方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，将预处理后的序列图像集划分为基准图像与待拼接图像； S2，采用AKAZE-CHARBONNIER算法构造非线性尺度空间进行特征检测； S3，采用多尺度深度混合特征描述子HMD进行特征点的描述； S4，采用BF匹配获取初始匹配集，并利用KNN算法剔除最近邻、次近邻欧式距离大于γ的匹配集以获取候选匹配集； S5，基于引导机制，采用引导型最大似然随机一致性算法提纯候选匹配集，并通过迭代计算获取最优模型参数； S6，剔除不符合最佳参数模型的匹配集以获取最佳匹配集； S7，通过透视变换对齐图像，并寻找最佳缝合线位置； S8，确定最佳缝合线，基于多带权重融合以获取无缝拼接全景图； S9，全景图边缘裁剪后输出最终结果； 步骤S2中采用AKAZE-CHARBONNIER算法构造非线性尺度空间进行特征检测，具体包括： 用于图像非线性扩散的非线性偏微分方程描述为： 其中，Ix,y,t表示图像在x,y位置和时间t的值，表示图像的梯度，表示一个与梯度大小相关的扩散系数，公式如下： 其中，函数表示与图像梯度相关的扩散系数，是非线性函数，取决于图像在x,y位置和时间t的梯度大小，控制图像在不同区域的扩散行为，图像边缘处梯度较大的区域扩散较小，而在图像平坦、梯度较小的区域，扩散则较大，从而实现有效的去噪与边缘保持，参数K是决定扩散水平的对比系数，将公式的CHARBONNIER非线性扩散模型参数引入到扩散系数中，近似求解出非线性偏微分方程； 其中，AKAZE-CHARBONNIER通过非线性尺度空间方法生成不同尺度的图像通过不断对图像进行卷积操作，以获得不同尺度的特征，AKAZE-CHARBONNIER采用尺度空间公式如下： 式中，sx、sy分别表示x和y方向上的尺度变化。

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