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龙图腾网获悉西安圣瞳科技有限公司申请的专利一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合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：CN120932053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511452778.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合方法及系统是由高圣哲;颜宇甲;赵恒星;袁智设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括，获取不同模态数据和成像设备的内外参数，提取各模态数据的初始特征，生成先验信息；在统一坐标系内构建几何偏置矩阵和空间尺度，基于各模态数据的初始特征和先验信息，计算跨模态相关性图与乘性注入系数，更新后得到各模态数据优化后的特征，归一化生成初步融合特征；在初步融合特征上构建信息隐藏掩码，沿几何结构优化特征的几何主方向进行解耦，采用双判据筛选通道获取任务精选描述。本发明通过引入几何引导计算与空间约束建模，实现了多模态数据在统一坐标系下的方向对齐与空间一致，保证了融合过程的稳定性和可靠性。

本发明授权一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的图像特征匹配与融合方法，其特征在于：包括， 获取不同模态数据和成像设备的内外参数，提取各模态数据的初始特征，生成先验信息； 在统一坐标系内构建几何偏置矩阵和空间尺度，基于各模态数据的初始特征和先验信息，计算跨模态相关性图与乘性注入系数，更新后得到各模态数据优化后的特征，归一化生成初步融合特征； 在初步融合特征上构建信息隐藏掩码，沿几何结构优化特征的几何主方向进行解耦，采用双判据筛选通道获取任务精选描述； 在几何相关性约束下生成初始匹配集合，利用闭式几何试解获得残差值，经过空间中位稳健化，生成清洗后的匹配集合； 通过证据秩百分位数值取中位的共享证据图构建保形传送场，完成数据共享，获取各模态数据再次优化的特征，在对数域中位聚合生成最终融合特征； 将最终融合特征与任务精选描述拼接并单位化，生成逐位置任务特征，并根据清洗后的匹配集合以闭式方法生成配准坐标变换矩阵； 所述归一化生成初步融合特征包括，在统一坐标系内，读取各模态数据的初始特征及先验信息，结合几何偏置矩阵、空间尺度与当前温度，计算跨模态相关性图，建立来源转化目标的证据通道； 比较来源方向与目标自有方向的一致性，得到乘性注入系数，对各模态数据分别执行小剂量乘性更新，得到各模态数据优化后的特征，在对数域按逐位置取中位进行聚合，再还原回原始数据域，得到初步融合特征； 所述任务精选描述包括，在初步融合特征上执行多尺度分析与归一化处理，结合先验信息得到加权冗余度，并根据加权冗余度与原始冗余度的关系，将空间位置标记为应屏蔽区域和应保真区域，生成信息隐藏掩码； 根据几何结构优化特征的几何主方向，在邻域范围内进行中值滤波分解，将初步融合特征拆分为细粒度特征通道和高语义特征通道； 在跨模态一致样本与不一致样本上统计条件分布，基于条件分布差异计算各通道的信息增益，并计算各通道与任务代理变量的互信息指标； 采用以信息增益的中位数与互信息指标的中位数作为双判据，将筛选出的细粒度特征通道和高语义特征通道按通道顺序拼接，生成任务精选描述； 所述生成清洗后的匹配集合包括，在场景条件下选择闭式几何试解方法，计算候选匹配点的残差值，并将残差值映射为秩百分位数值，与跨模态相关性图的峰值、几何偏置矩阵的位移读数、先验信息的读数以及信息隐藏掩码的读数进行数值组合计算，得到更新的软权重； 所述空间中位稳健化包括，对残差值执行邻域中位聚合，形成区域中位重投影残差场，并根据区域残差信息调整更新的软权重，生成清洗后的匹配集合； 所述在对数域中位聚合生成最终融合特征包括，通过证据秩百分位数值的中位统计，构建共享证据图，并将跨模态相关性图、乘性注入系数、一致性指标以及先验信息的读数结合生成的共享强度，写入共享证据图； 在对数域中，将来源位置优化特征的有效分量，沿目标位置的几何方向与边界进行引导滤波传送，得到保形传送场； 将共享证据图作为门控强度，对保形传送场进行压缩抑制，并与信息隐藏掩码联动，得到对目标位置的共享更新； 分别对各模态数据执行共享更新，获得再次优化的特征，并在对数域逐空间位置取中位后还原至原始数值域，生成最终融合特征。

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