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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合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：CN119625037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411833083.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合方法是由封婷;李航;马海钢;他得安设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合方法，包括以下步骤：利用快速光声成像设备获取不同激光波长及不同景深的光声图像；建立盲反卷积模型并初始化盲反卷积模糊核；基于盲反卷积模型，对光声图像反卷积和模糊核更新，获取盲反卷积优化后的光声图像，并通过图像质量判断函数不断进行优化；利用基于强度的光声图像配准算法，基于强度信息确定最优变换参数，对盲反卷积优化后的不同景深的光声图像进行配准；利用图像融合算法，对配准后的光声图像进行融合，生成聚焦融合的高质量超分辨率光声图像。与现有技术相比，本发明具有非侵入式、无损性、操作方便、可快速实现不同景深的光声图像特征配准、融合，并恢复高分辨成像的优点。

本发明授权一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于盲反卷积的多聚焦光声成像配准融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用快速光声成像设备获取不同激光波长及不同景深的光声图像； 步骤2、基于光声图像，通过盲反卷积算法，建立盲反卷积模型并初始化盲反卷积模糊核，所述盲反卷积模型为一个线性模糊的数学模型，用于描述图像模糊的过程，其表示为：，其中gx,y是通过光声成像设备获取的光声图像，ox,y是原始的清晰光声图像，hx,y是光声成像设备的系统函数，即模糊核，nx,y是指成像过程中的加性噪声； 步骤3、基于步骤2建立的盲反卷积模型，对光声图像反卷积和模糊核更新，获取盲反卷积优化后的光声图像，并通过图像质量判断函数不断进行优化； 所述步骤3中，通过最大似然函数对模糊核进行最佳估计，通过反复的反卷积和模糊核更新的迭代过程，逐步改进模糊核的估计，通过设置最大的迭代次数或者设置模糊核的变换小于某个阈值来判断迭代是否终止； 步骤4、利用基于强度的光声图像配准算法，基于图像的强度信息确定最优变换参数，基于最优变换参数对盲反卷积优化后的不同景深的光声图像进行配准； 所述步骤4包括以下步骤： 分别对盲反卷积优化后的固定光声图像和待配准光声图像的幅值或参量进行投影得到有关强度信息的强度图像； 基于加鲁棒特征算法提取固定强度图像和待配准强度图像的特征点和特征描述子； 使用K最近匹配算法确定固定强度图像和待配准强度图像的特征之间的最佳匹配； 通过随机抽样一致性算法估计仿射变换矩阵，将强度图像的像素坐标转换为齐次坐标，并利用仿射变换矩阵对齐次坐标进行变换； 进行双线性插值获取变换后的像素值，实现待配准图像的变换对齐； 步骤5、利用图像融合算法，对步骤4配准后的光声图像进行融合，生成聚焦融合的高质量超分辨率光声图像； 所述步骤5具体为： 当配准后的光声图像为两幅时，直接基于两幅光声图像创建一个新的复合图像，对二者的图像特征进行互补融合； 当配准后的光声图像大于等于三幅时，首先进行两两融合，将不同景深的光声图像特征初步融合到同一幅图像中，并通过伪彩色显示出不同输入图像之间的差异，即，将处理后的不同景深下图像的每个像素颜色调整成不同的R、G、B三个基色的占比强度，再将初步融合后的多幅图像叠加，得到最终融合结果。

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