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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种大幅度旋转图像的匹配方法、装置及存储介质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：CN116310418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310272857.8，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种大幅度旋转图像的匹配方法、装置及存储介质是由范睿;苏帅;陈启军;刘成菊设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大幅度旋转图像的匹配方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大幅度旋转图像的匹配方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：输入参考图像和目标图像并进行预处理；根据卷积神经网络固有的平移不变性，将旋转图像的匹配问题简化为使用基于平面旋转群SO2的群等变神经网络建模对应点匹配问题；构建旋转等变图像特征提取器并训练；建立2条匹配路线，分别对每一条匹配路线中图像的图像特征应用最近邻匹配算法进行匹配；基于双旋转等变激励混合器对2条匹配路线的匹配结果进行一次滤波、反投影、合并、二次滤波处理，输出参考图像和目标图像中稠密对应点的匹配关系。与现有技术相比，本发明既可以克服大幅度光照变化影响又可以实现所有角度下旋转的图像匹配。

本发明授权一种大幅度旋转图像的匹配方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大幅度旋转图像的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：输入参考图像和目标图像； S2：对图像进行均值化和标准化预处理； S3：根据卷积神经网络固有的平移不变性，将旋转图像的匹配问题简化为使用基于平面旋转群SO2的群等变神经网络建模对应点匹配问题； S4：构建旋转等变图像特征提取器并训练，用于分别提取参考图像、目标图像和45°旋转参考图像的图像特征；所述旋转等变图像特征提取器对输入图像进行提升操作后输入旋转等变骨干网络，得到旋转等变特征图，并采用群最大池化操作将旋转等变特征图转化为旋转不变特征图，将旋转不变特征图分别经过逐像素的二范数和二次幂运算，得到描述子和新的特征图，新的特征图再经过通道维度的全连接运算，分别得到可靠性图和可重复性图；所述提升操作将二维欧式空间的输入图像提升到旋转群空间；所述旋转等变骨干网络采用5层卷积层实现，其中，每一层都包含卷积、批归一化和非线性激活的操作，前4层卷积核大小为3×3，最后一层根据实际应用灵活调整感受野，第3层和第4层使用空洞卷积，在不增加参数量和计算量的同时有效扩张感受野； S5：建立2条匹配路线，分别对每一条匹配路线中图像的图像特征应用最近邻匹配算法进行匹配，其中，第一条匹配路线为参考图像和目标图像的匹配，第二条匹配路线为45°旋转参考图像和目标图像的匹配； S6：基于双旋转等变激励混合器对2条匹配路线的匹配结果进行一次滤波、反投影、合并、二次滤波处理，输出参考图像和目标图像中稠密对应点的匹配关系。

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