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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接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：CN116128725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310030210.4，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接匹配方法是由何再兴;沈晨涛;赵昕玥设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接匹配方法。方法包括获得两张待拼接图像中的初始特征点，通过暴力匹配从初始特征点中筛选出标定点并获得标定点对，将标定点进行三角形网络拓扑获得图像的三角拓扑网络，通过三角拓扑网络获得标定点的邻域拓扑向量，将同一张待拼接图像上所有标定点的邻域拓扑向量组合成一个邻域拓扑矩阵，利用邻域拓扑矩阵计算每组标定点对的先验概率和采样概论，根据采样概率较大的标定点对确认最优的转换矩阵，通过最优的转换矩阵将两张待拼接图像进行拼接。本发明引入先验概率和采样概率的概念，使误匹配可能性大的标定点更不容易被抽样选中，有效提高了标定点的误匹配去除的效率及正确率。

本发明授权基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于邻域拓扑相似和先验概率采样的图像拼接匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选取两张拍摄空间重叠的待拼接图像，两张待拼接图像中一张为参照图像，另一张为测试图像，然后分别对两张待拼接图像进行特征点提取获得两张待拼接图像各自的初始特征点，通过暴力匹配从初始特征点中筛选出标定点并获得若干组标定点对，每组标定点对包含参照图像中的一个标定点和测试图像中的一个标定点； 步骤2：构建三角拓扑网络 将参照图像中的标定点和测试图像中的标定点分别进行三角形网络拓扑获得两张待拼接图像各自的三角拓扑网络； 步骤3：通过三角拓扑网络获得标定点的邻域拓扑向量，并将同一张待拼接图像上所有标定点的邻域拓扑向量组成一个邻域拓扑矩阵； 所述的步骤3具体为： 步骤3.1：计算一阶邻域拓扑矩阵 针对标定点Pi和标定点Qi建立各自的一阶邻域拓扑向量PVi和一阶邻域拓扑向量QVi： PV i =[pa1pa2pa3…paj…pam]T QV i =[qa1qa2qa3…qaj…qam]T 其中，Pi和Qi分别为参照图像中标定点的编号和测试图像中标定点的编号，paj和qaj分别为一阶邻域拓扑向量PVi中的元素和一阶邻域拓扑向量QVi中的元素，i和j均表示标定点的序数，m表示每张图像中标定点的个数； 通过三角拓扑网络中的拓扑线段确定一阶邻域拓扑向量PVi中各个元素paj的取值： 当j=i时，则元素paj取0； 当j≠i且标定点Pi与标定点Pj之间仅通过一根拓扑线段连接，则paj取1； 当j≠i且标定点Pi与标定点Pj之间不通过一根拓扑线段连接，则paj取0； 通过三角拓扑网络中的拓扑线段确定一阶邻域拓扑向量QVi中各个元素qaj的取值： 当j=i时，则元素qaj取0； 当j≠i且标定点Qi与标定点Qj之间仅通过一根拓扑线段连接，则qaj取1； 当j≠i且标定点Qi与标定点Qj之间不通过一根拓扑线段连接，则qaj取0； 将参照图像中所有标定点的一阶邻域拓扑向量PVi组合成一阶邻域拓扑矩阵Mp，将测试图像中所有标定点的一阶邻域拓扑向量QVi组合成一阶邻域拓扑矩阵Mq： Mp=[PV1PV2PV3…PVm] Mq=[QV1QV2QV3…QVm] 步骤3.2：计算二阶邻域拓扑矩阵 按照以下公式利用计算标定点Pi的二阶邻域拓扑向量PV’i和标定点Qi的二阶邻域拓扑向量QV’i： PV' i =E+MPPVi QV' i =E+MqQVi 其中，E为m阶单元矩阵； 将参照图像中所有标定点的二阶邻域拓扑向量PV'i组合成二阶邻域拓扑矩阵M’p，将测试图像中所有标定点的二阶邻域拓扑向量QV'i组合成二阶邻域拓扑矩阵M’q： M’p=[PV'1PV'2PV'3…PV'm] M’q=[QV'1QV'2QV'3…QV'm]； 步骤4：利用邻域拓扑矩阵获得各组标定点对的先验概率，并通过标定点对的先验概率获得标定点对的采样概率； 所述的步骤4具体为： 步骤4.1：根据二阶邻域拓扑矩阵M’p和二阶邻域拓扑矩阵M’q按照以下公式计算拓扑相似矩阵Mpq： Mpqa,b=M’pap,bp*M’qaq,bq 其中，Mpqa,b表示拓扑相似矩阵Mpq中的第a行第b列的元素；M’pap,bp表示二阶邻域拓扑矩阵M’p中第ap行第bp列的元素；M’qaq,bq表示二阶邻域拓扑矩阵M’q中第aq行第bq列的元素；a、b分别表示拓扑相似矩阵Mpq中行向量的序数和列向量的序数；ap、bp分别表示二阶邻域拓扑矩阵M’p中行向量的序数和列向量的序数，aq、bq分别表示二阶邻域拓扑矩阵M’q中行向量的序数和列向量的序数； 对拓扑相似矩阵Mpq中的每一列分别进行求和，并将拓扑相似矩阵Mpq中第i列之和记为Si； 按照以下公式计算标定点对Pi-Qi的先验概率pi： ； 其中，Pi-Qi为标定点对的编号，所述标定点对Pi-Qi由标定点Pi和标定点Qi组成，average表示求平均值公式，varp表示求方差公式，e为自然常数； 步骤4.2：根据先验概率pi按照以下公式计算标定点对Pi-Qi的采样概率p’i： ； 步骤5：选取四组或七组采样概率较大的标定点对作为一个采样方案，计算不同采样方案下的转换矩阵，并确定出最优的转换矩阵，利用最优的转换矩阵对参照图像和测试图像进行拼接。

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