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龙图腾网获悉移动广播与信息服务产业创新研究院(武汉)有限公司申请的专利基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法及装置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：CN120599002B 。

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：202510552867.6，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法及装置是由洪勇;陈新;罗书培;舒晓东;谢田晋;罗冷坤设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：基于可见光数据建立第一3DGS模型并生成可见光点云数据，基于红外数据建立第二3DGS模型并生成红外点云数据；采用KPConv网络提取可见光点云数据和红外点云数据的特征值并进行粗匹配，得到粗匹配参数，粗匹配参数包括第一缩放因子、第一旋转矩阵和第一平移矢量；基于粗匹配参数生成可见光图像和红外图像，采用FAST算法提取可见光图像和红外图像中的所有角点得到可见光角点集和红外角点集进行精匹配，得到精匹配参数，精匹配参数包括第一缩放因子、第二旋转矩阵和第二平移矢量，基于精匹配参数得到目标图像，提升了可见光3DGS模型与红外3DGS模型的匹配度。

本发明授权基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光图像和红外图像的粗精两阶段配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取可见光数据和红外数据，所述可见光数据是通过可见光相机传感器采集目标场景得到的，所述红外数据是通过红外相机传感器采集目标场景得到的； 基于所述可见光数据建立第一3DGS模型并生成可见光点云数据，基于所述红外数据建立第二3DGS模型并生成红外点云数据； 采用KPConv网络提取所述可见光点云数据和所述红外点云数据的特征值并进行粗匹配，得到粗匹配参数，所述粗匹配参数包括第一缩放因子、第一旋转矩阵和第一平移矢量； 基于所述粗匹配参数生成可见光图像和红外图像，采用FAST算法提取可见光图像和红外图像中的所有角点，得到可见光角点集和红外角点集； 对所述可见光角点集和红外角点集进行精匹配，得到精匹配参数，所述精匹配参数包括第一缩放因子、第二旋转矩阵和第二平移矢量； 基于所述精匹配参数，得到目标图像，所述目标图像为所述可见光图像和红外图像的融合图； 所述对所述可见光角点集和红外角点集进行精匹配，得到精匹配参数，包括： 计算所述可见光角点集和红外角点集的特征相似度，得到初始配对特征点； 基于所述初始配对特征点，计算基础矩阵； 对所述基础矩阵进行分解，得到精匹配参数。

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