买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉苏州卡创信息科技有限公司申请的专利一种大范围显微成像图像获取方法及装置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：CN114897698B 。

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：202210557007.8，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种大范围显微成像图像获取方法及装置是由许胜设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大范围显微成像图像获取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大范围显微成像图像获取方法，包括初始采集待校准图像以及与前一副待校准图像相邻的基础图像，得到基础图像灰度分布函数I1x,y和待校准图像灰度分布函数I2x,y；将待校准图像的灰度分布函数I2x,y和基础图像的灰度分布函数I1x,y代入至卷积神经网络进行训练，得到表征待校准图像的灰度分布函数I2x,y的高层特征图F2和表征基础图像的灰度分布函数I1x,y的高层特征图F1；构建灰度模板匹配算法，分别计算重叠区域在坐标x、y方向的位移量。本发明通过动态调整成像控制系统的载物台位移量，使得在保证实时高效获取目标图像的同时，避免图像拼接过程中对采集图像进行复杂处理导致的图像畸变等导致目标图像的不精准。

本发明授权一种大范围显微成像图像获取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大范围显微成像图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步，初始采集待校准图像以及与前一副待校准图像相邻的基础图像，分别得到基础图像灰度分布函数I1x,y和待校准图像灰度分布函数I2x,y，其中，x,y表示任意一点的坐标； 第二步，将所述待校准图像的灰度分布函数I2x,y和基础图像的灰度分布函数I1x,y代入至卷积神经网络进行训练，得到表征待校准图像的灰度分布函数I2x,y的高层特征图F2和表征基础图像的灰度分布函数I1x,y的高层特征图F1； 第三步，构建灰度模板匹配算法，并基于空间二维滑动模板寻找得到高层特征图F1和高层特征图F2重叠区域的位置关系后，分别计算所述重叠区域在坐标x、y方向的位移量； 第四步，根据获取的重叠区域在坐标x、y方向的位移量计算待校准图像的实际位移量，得到精准图像； 第五步，对修正后的精准图像进行拼接，形成一幅完整的区域图像后，进行分类存储，完成图像采集，分类存储； 在第三步中，在基于卷积神经网络获取到高层特征图F2和高层特征图F1后，计算所述重叠区域在坐标x、y方向的位移量时： S3-1，首先，需采用绝对平方差MAD算法方式构建灰度模板匹配算法： S3-11，分别获取待校准图像在位移区域图像模块大小T；基础图像在位移区域图像模块大小S； S3-12，计算待校准图像相对于基础图像在位移区域图像的平均差值D： 其中，1≤i≤m-M+1,1≤j≤n-N+1 式中，M和N分别是待配准区域模块图像的长宽，其值与位移距离加上每个方向的位移步长相关；当Di，j最小时，则当前i，j为实际位移值，m和n分别为每次采集的原始图像的长和宽； S3-2，其次，计算高层特征图F1与高层特征图F2的最大重叠区域在校准图像的灰度分布函数I2x,y中的位置，得到高层特征图F1与高层特征图F2重叠区域的位置关系： F1x,y＝F2x+Δx，y+Δy S3-3，最后，获取所述重叠区域在坐标x方向的位移量Δx以及所述重叠区域在坐标y方向的位移量Δy； 第五步中，对修正后的精准图像进行拼接的具体方式为： S5-1，基于步骤S3-3，在获取重叠区域在坐标x、y方向的位移量Δx和Δy后，对待校准图像的灰度分布函数I2x,y进行位移变换：I2x,y＝I2x+Δx，y+Δy； S5-2，对待校准图像进行特征点提取； S5-3，对所述特征点进行匹配并进行图像配准后，将当前所述待校准图像拷贝到另一幅图像的特定位置，并对当前所述待校准图像与另一幅图像的重叠边界进行预处理； S5-4，根据当前所述待校准图像拼接处理结果进行图像分类存储。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州卡创信息科技有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市昆山市昆山开发区前进东路企业科技园内红枫路1号3F20楼2005室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。