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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于增强特征融合的遥感图像配准方法、系统及设备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：CN120339351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510814052.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于增强特征融合的遥感图像配准方法、系统及设备是由刘丽敏;刘一设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强特征融合的遥感图像配准方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于增强特征融合的遥感图像配准方法、系统及设备，该方法通过构建包含形变场生成网络和空间变换网络的图像配准网络模型；将光学遥感图像和待配准的合成孔径雷达图像输入形变场生成网络中，得到形变场；将待配准的合成孔径雷达图像和形变场输入空间变化网络中，得到预配准图像；基于形变场、待配准的合成孔径雷达图像、预配准图像和光学遥感图像，构建目标损失函数；根据目标损失函数训练图像配准网络模型，直到目标损失函数收敛，得到训练好的图像配准网络模型；通过训练好的图像配准网络模型对目标光学遥感图像和待配准的目标合成孔径雷达图像进行遥感图像配准。本申请能够提高多模态遥感图像配准的精确度。

本发明授权基于增强特征融合的遥感图像配准方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于增强特征融合的遥感图像配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用于模型训练的光学遥感图像和待配准的合成孔径雷达图像； 构建包含形变场生成网络和空间变换网络的图像配准网络模型，其中，所述形变场生成网络基于U-Net网络和增强特征融合模块构建； 将所述光学遥感图像和所述待配准的合成孔径雷达图像输入所述形变场生成网络中，得到形变场，包括： 将所述光学遥感图像和所述待配准的合成孔径雷达图像进行拼接，得到拼接后的图像； 将拼接后的图像作为所述形变场生成网络的输入，通过所述U-Net网络中的编码器对所述拼接后的图像进行卷积特征提取和下采样，得到多编码层次的语义特征； 通过所述U-Net网络中的解码器对最后编码层次提取的语义特征进行上采样，得到当前上采样特征； 通过所述增强特征融合模块将所述当前上采样特征和下一上采样对应编码层次的语义特征进行跨模态特征融合，得到目标融合特征； 通过所述U-Net网络中的解码器对所述目标融合特征进行上采样，将当前上采样结果继续和下一上采样对应编码层次的语义特征进行跨模态特征融合，直到所述解码器解码完成，得到形变场； 将所述待配准的合成孔径雷达图像和所述形变场输入所述空间变化网络中，得到预配准图像； 基于所述形变场、所述待配准的合成孔径雷达图像、所述预配准图像和所述光学遥感图像，构建目标损失函数； 根据所述目标损失函数训练所述图像配准网络模型，直到所述目标损失函数收敛，得到训练好的图像配准网络模型； 通过所述训练好的图像配准网络模型对目标光学遥感图像和待配准的目标合成孔径雷达图像进行遥感图像配准。

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