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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法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：CN119131430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411234325.6，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法是由任裘斌;周文尧;余宇林;李胜设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法。针对图像旋转和模糊，使用了局部图像和重排列的方法，增强了匹配的稳定性。主要包括图像裁剪，数据增强部分，分割图像重排列模块和特征描述模块。在图像裁剪模块中,我们根据特征点位置得到其周围固定大小的局部区域，避免全图的无关信息干扰特征提取。在数据增强部分，我们将原始图像经过高斯模糊和随即角度旋转，得到增强数据。在分割图像重排列模块中，我们根据每个分割区域相对于图像中心点的位置远近，按照顺时针方向对这些小块进行排序。通过这种方式，可以有效减弱因图像旋转带来的误差。

本发明授权一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征点裁剪区域重排列的图像匹配的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）获取原始图像，将原始图像进行随机旋转得到旋转图像，将原始图像进行随机模糊得到模糊图像，再将原始图像、旋转图像和模糊图像进行拼接得到增强数据集； 2）使用尺度不变特征变换方法从增强数据集中的原始图像中获取特征点位置，根据特征点位置从增强数据集的原始图像、旋转图像和模糊图像中获取特征点位置周围局部区域，作为特征描述图像； 3）将特征描述图像裁剪重排列，得到重新排列的裁剪区域； 4）将重新排列的裁剪区域，输入到VisionTransformer模型中，得到各个裁剪区域对应的描述子，将各个裁剪区域对应的描述子进行拼接和降序，得到特征点局部图像的最终描述向量，完成特征描述网络的构建； 将特征描述图像裁剪重排列，具体包括： 3.1）先将得到的特征描述图像进行裁剪，得到多块裁剪区域，并进行编号； 3.2）根据裁剪区域的中心点坐标，找到距离图像中心点最近的裁剪区域，标记为1，然后再在裁剪图像外一圈的裁剪区域顺时针标记为2至4，再外一圈标记为6-9，将裁剪区域根据编号由小到大进行重新排列； 其中，裁剪区域的中心点坐标，通过公式确定： ； 其中，为裁剪区域的中心点坐标，i为裁剪区域编号为1至9，（，）为裁剪区域的左上角坐标，w，h为裁剪区域的两个边长，w，h均为8个像素，特征描述图像的大小为24*24个像素； 5）通过损失函数对特征描述网络进行优化，得到优化后的特征描述模型； 损失函数如下： ；（1） （2） （3）； 公式（1）中，Loss为用于反向传播的最终损失函数值； 公式（2）中，n为原始图像的特征点数量；j为图像类型；为特征点局部图像的最终描述向量;表示求取均值； 公式（3）中，n为原始图像的特征点数量；j为图像类型；为对应特征点局部图像的最终描述向量；Max为修正损失值；表示求取均值； 6）通过优化后的特征描述模型对待匹配的两张图像匹配。

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