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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法及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：CN116579920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310387387.X，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法及系统是由周文涛;蔡成涛;丁屹东;曾道辉;徐兆春设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法及系统，方法包括：输入原始待拼接图像，通过SIFT算法对所述待拼接图像进行特征点搜索与匹配；根据搜索与匹配的特征点计算得到单应性矩阵；对所述单应性矩阵加入位置权重来估计局部单应性矩阵；利用RANSAC算法和所述单应性矩阵得到全局相似变换；根据所述全局相似变换与所述局部单应性矩阵得到全局最优单应性矩阵；基于所述全局最优单应性矩阵对所述原始待拼接图像进行平移交换，完成图像拼接。本申请解决了拼接图像重叠区域会存在明显的错位、重影，且非重叠区域会存在严重的畸变现象。提出针对异构多模全景成像系统的全景图像拼接方法。

本发明授权一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构多模全景立体成像系统图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始待拼接图像，通过SIFT算法对所述待拼接图像进行特征点搜索与匹配； S2、根据搜索与匹配的特征点计算得到单应性矩阵； S3、对所述单应性矩阵加入位置权重来估计局部单应性矩阵； S4、利用RANSAC算法和所述单应性矩阵得到全局相似变换； S5、根据所述全局相似变换与所述局部单应性矩阵得到全局最优单应性矩阵； S6、基于所述全局最优单应性矩阵对所述原始待拼接图像进行平移交换，完成图像拼接； 所述S1中，对所述拼接图像进行特征点搜索与匹配包括：通过SIFT算法计算出特征点，并对相邻图像的特征点进行搜索与匹配； 特征点进行搜索与匹配的过程包括： 设图像和在重叠部分的匹配点是和； 在齐次坐标下和，用单应性矩阵表示为： 其中，代表图像的特征匹配点的齐次坐标；代表图像对应的特征匹配点的齐次 坐标；代表单应性矩阵； 对所述单应性矩阵展开并进行两边交叉相乘，得到交叉相乘后的单应性矩阵，表示为： 相邻图像的N个匹配点集合可以表示为和； 其中，代表图像的所有N个匹配特征点，代表图像的所有N个匹配特 征点，、和分别代表单应性矩阵的每一行；和代表特征点的横坐标和纵坐 标；和代表特征点的横坐标和纵坐标； 所述S2中，得到单应性矩阵的过程包括： 根据特征点位置计算出像素点的不同权重来得到单应性变换矩阵；所述单应性矩阵表示为： 其中，代表矩阵的第一行；代表矩阵的第二行；同时保证保证单应 性矩阵只有8个自由度；代表DLT代数误差； 估计局部单应性矩阵的过程包括： 对所述单应性矩阵加入位置权重来估计局部单应性矩阵，在位置处的局部单应性矩 阵为： 权重矩阵；权重使用高斯函数生成，公式表示为

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