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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于局部自卷积的无人机图像升尺度匹配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：CN116206139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211717727.2，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于局部自卷积的无人机图像升尺度匹配方法是由谷鑫斌;张瑛设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部自卷积的无人机图像升尺度匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于无人机视觉导航的局部自卷积图像升尺度匹配方法，包括以下步骤：S1.通过对训练图像中每一个像素点进行自卷积，实现训练图像进行升尺度操作；S2.对自卷积后的训练图像使用SIFT方法提取特征，得到描述符；S3.基于提取出的SIFT描述符，对训练图像与查询图像做匹配；S4.对匹配过程中产生的错误匹配进行消除。本发明提供的图像升尺度匹配方法可以有效的实现对图像不必要细节的去除，同时保留或突出重要的边缘信息。

本发明授权一种基于局部自卷积的无人机图像升尺度匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部自卷积的无人机图像升尺度匹配方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.通过对训练图像中每一个像素点进行自卷积，实现训练图像进行升尺度操作； 对于训练图像中的每一个像素点进行自卷积时，将以该像素点为中心，大小为2a+1×2b+1的矩阵作为该像素点的卷积核； 大小为2a+1×2b+1的矩阵中包含的不同像素点的像素值作为矩阵元素； 所述步骤S1包括： S101.对于训练图像中的任一个点x0,y0，得到的自卷积图像gx,y在x0,y0处的值gx0,y0： 其中代表原图像以x0,y0为中心，大小为2a+1×2b+1的矩阵，是x0,y0处的卷积核，其大小为2a+1×2b+1，fx0-dx,y0-dy表示像素点x0-dx,y0-dy处的像素值； S102.对于训练图像的每个点重复执行步骤S101，即得到自卷积图像gx,y在每个点处的值，从而获得自卷积图像gx,y作为的升尺度图像； 对于图像边界中无法得到大小为2a+1×2b+1的卷积核的像素点，直接将该像素点点的像素值作为自卷积结果； S2.对自卷积后的训练图像使用SIFT方法提取特征，得到描述符； S3.基于提取出的SIFT描述符，对训练图像与查询图像做匹配； S4.对匹配过程中产生的错误匹配进行消除。

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