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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法和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：CN120047505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510533633.7，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法和系统是由刘宇雁;贺威;张洪艳设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法和系统，属于图像配准领域，包括：收集不同模态的图像，获得待配准图像数据集，所述待配准图像数据集中包括待配准图像和参考图像；从待配准图像数据集中任意选取两幅不同模态的图像，并提取两种不同降采样分辨率的特征图对；针对其中一个分辨率的特征图对，获得粗略特征图和参考锚点；利用参考锚点对粗略特征图进行结构增强，得到增强后的特征图；计算增强后的特征图之间的匹配概率，并获得粗匹配结果；结合粗匹配结果和另一分辨率的特征图对，获得精细匹配结果；利用精细匹配结果计算图像的变换矩阵，对待配准图像进行变换，并与参考图像进行亚像素级别对齐，得到最终的配准结果。

本发明授权一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种结构化增强驱动的大尺度多模态图像配准方法，其特征在于，包括：收集不同模态的图像，获得待配准图像数据集，所述待配准图像数据集中包括若干对由待配准图像和参考图像构成的图像对； 对于任意一对图像对，提取两种不同降采样分辨率的特征图对； 针对其中一个分辨率的特征图对，分别获得对应的粗略特征图和参考锚点； 具体实现方式如下： 对于给定的多模态图像对和，其中A和B分别为待配准图像和参考图像的编号；在18尺度的特征图上加入位置编码，随后将位置编码后的特征通过自注意力层和交叉注意力层进行处理，以实现不同模态之间的信息交互： 其中，表示自注意力层或交叉注意力层，在自注意力机制情况下，的值都为或，在交叉注意力机制情况下，为，的值为，表示尺度因子； 特征图经过以上处理之后得到对应的，，通过将这两个扁平化特征图，相乘，得到相似性矩阵，H和W分别指的是图像A或B的高和宽；对执行双向softmax操作以获得置信度矩阵，选择具有高置信度的像素点作为参考锚点： ， ， ， 其中是控制参考锚点数量的超参数，是中间量，MAX表示取最大，MIN表示取最小，表示参考锚点集合，n表示参考锚点的数量，i表示中的所有像素点的序号，j表示中所有像素点的序号； 利用参考锚点对粗略特征图进行结构增强，得到增强后的特征图； 计算增强后的特征图之间的匹配概率，并获得粗匹配结果； 结合粗匹配结果和另一分辨率的特征图对，获得精细匹配结果； 利用精细匹配结果计算图像的变换矩阵，对待配准图像进行变换，并与参考图像进行亚像素级别对齐，得到最终的配准结果。

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