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龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利基于特征解耦的多模態圖像配準方法、系統和計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119625039B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510170563.3，技術領域涉及：G06T7/33；該發明授權基于特征解耦的多模態圖像配準方法、系統和計算機設備是由朱青;李天明;王耀南;周振;羅建橋;黃嘉男;林煌彬;隋永杰;李奕江設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征解耦的多模態圖像配準方法、系統和計算機設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征解耦的多模態圖像配準方法、系統和計算機設備，包括以下步驟：1、獲取若干多模態圖像并處理，得到具有多樣性的多模態圖像配準數據集；2、搭建基于特征解耦的多模態圖像配準神經網絡模型；3、設計損失函數監督多模態圖像配準神經網絡模型的訓練，優化配準過程；4、利用訓練好的多模態圖像配準神經網絡模型對待配準多模態圖像進行處理，得到圖像轉換參數矩陣，根據圖像轉換參數矩陣對圖像對中的待配準圖像進行轉換，得到配準后的圖像。本發明所提出的基于特征解耦的多模態圖像配準方法，能夠有效提高多模態圖像配準的性能，尤其是在面對不同模態之間較大差異的情況下，表現出良好的魯棒性。

本發明授權基于特征解耦的多模態圖像配準方法、系統和計算機設備在權利要求書中公布了：1.基于特征解耦的多模態圖像配準方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S100：獲取若干多模態圖像并進行圖像尺寸調整，將調整后大小一致的圖像劃分為參考圖像和待配準圖像并組成若干個圖像對，得到具有多樣性的多模態圖像配準數據集；S200：搭建基于特征解耦的多模態圖像配準神經網絡模型，模型包括通用信息提取模塊、特征解耦模塊和配準參數估計模塊，特征解耦模塊包括共享特征映射分支和特有特征映射分支；S300：將數據集中一對多模態圖像輸入至通用信息提取模塊處理，得到選取的圖像對中參考圖像的通用特征映射和待配準圖像的通用特征映射；將參考圖像和待配準圖像的通用特征映射輸入特征解耦模塊進行處理，分別提取參考圖像與待配準圖像的共享特征映射和特有特征映射；將參考圖像的共享特征映射和待配準圖像的共享特征映射輸入配準參數估計模塊處理，輸出選取的圖像對的估計轉換參數矩陣；配準參數估計模塊包括依次連接的鄰域代價卷層、第一卷積層、歸一化層、激活函數層，最大池化層和第二卷積層，其中第一和第二卷積層的步長為1，卷積核大小為11；S300中圖像轉換參數矩陣具體表示為： （5）式中，表示圖像對的圖像轉換參數矩陣，表示11的卷積層，表示最大池化層，表示鄰域代價卷構建算子，和分別表示參考圖像的共享特征映射和待配準圖像的共享特征映射;S400：基于參考圖像與待配準圖像的共享特征映射和特有特征映射、圖像對的估計轉換參數矩陣結合預設的損失函數計算每個圖像對的總損失函數值，監督多模態圖像配準神經網絡模型的訓練過程，選取損失值最小時的網絡參數更新多模態圖像配準神經網絡模型，得到訓練好的多模態圖像配準神經網絡模型；S500：獲取真實場景下待配準的多模態圖像并組成待配準圖像對，利用訓練好的多模態圖像配準神經網絡模型對待配準多模態圖像對進行處理，得到圖像轉換參數矩陣，根據圖像轉換參數矩陣對圖像對中的待配準圖像進行轉換，得到配準后的圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。