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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍96901部隊申請的專利一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法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：CN114897075B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210527498.1，技術領域涉及：G06V10/75；該發明授權一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法是由趙國宏;馬召;何浩東;宮樹香;蔚國強;張振鵬;陶江;王長江;高軍強;許馨月設計研發完成，并于2022-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法，屬于圖像識別與匹配技術領域。包括：構建基于元模板的異構圖像知識庫：建立基于元模板標準搭建知識庫的結構；形成異構圖像的元模板知識庫；對于異構圖像進行分割和底層特征提取；開展圖像特征映射；構建基于元模板庫知識庫異構圖像金字塔模型；生成金字塔模型的線性四叉樹索引；基于偽孿生網絡進行異構圖像匹配訓練過程及預測；所述方法通過形成的多組偽孿生網絡，較現有的光學和毫米波異源匹配，能解決更多圖像域的異構匹配問題；解決了海量圖像數據的快速存儲、理解、檢索和讀取問題，能有效支撐不同領域異構圖像的匹配，為異構圖像識別與匹配提供了創新可行的技術途徑。

本發明授權一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于元模板知識庫的異構圖像匹配方法，其特征在于：包括如下步驟：S1、構建基于元模板的異構圖像知識庫，包括如下子步驟：S11、建立基于元模板標準搭建知識庫的結構；元模板結構，包括數據集、數據集系列、元數據、元數據元素、元數據實體、元數據子集、核心元數據、全集元數據、擴展元數據、專用標準、元數據字典及元數據層次；S12、形成異構圖像的元模板知識庫；所述元模板知識庫包括6個元數據集，包括圖像元數據庫、圖像標識信息、圖像質量信息、圖像參照系信息、圖像內容信息及圖像來源信息；S2、對于異構圖像進行分割和底層特征提取，提取出圖像的底層特征，具體為：S21、對異構圖像進行分割，具體為：對圖像中像素點、粗糙度進行自適應處理，確定圖像顏色的量化數目，求取顏色量化LUV分量的極值；根據顏色量化數目對LUV分量進行均分，形成圖像初始顏色量化值，形成該圖像的顏色量化值的元數據元素；進行區域增長，依據歸一化的混和距離對各個子區域進行合并，當達到合并停止條件，圖像的自動分割停止；當自動分割停止以后，進行人工輔助的圖像子區域合并，分割形成該圖像的圖像元數據根實體以及圖像的分割區域集合；S22、提取圖像底層特征，并將提取的圖像底層特征存儲至異構圖像的元模板知識庫；S3、開展圖像特征映射，具體為：S31、采用元模板知識庫中的特征數據作為訓練樣本數據集，采用歸納學習方法，構建元數據根實體的映射規則，并將規則作為模板根實體解析的判定規則文件；S32、采用元模板知識庫中的圖像底層特征數據作為映射的輸入，元數據根實體數據的判定規則和對于實體的描述文件形成映射的輸出；S33、對于元數據根實體數據，進行歸一化；經過歸一化處理后，對各個數據進行離散化處理，并對每種取值形成離散化描述，得到離散化的描述數據；S34、使用離散化的描述數據構建決策樹，并產生相應實體的判定規則；利用離散化的實體描述數據，形成相應的特征描述表；S35、進行更高層的語義解析，得到對于圖像特征映射的合理化理解；S4、構建基于元模板庫知識庫異構圖像金字塔模型，具體為：針對圖像分辨率分層采用倍率方法或指定分辨率方法構建，金字塔的底層到頂層分辨率逐漸降低，表示的圖像區域范圍不變，從而形成多個分辨率層次，包括如下子步驟：S41、進行異構圖像分域，即確定多源異構圖片的所屬域；S42、根據元模板知識庫中確定圖像的初始分辨率為；S43、構建金字塔模型每層的分辨率，根據圖像適配需求生成自適應倍率矩陣構建分層金字塔模型；S44、生成金字塔模型的線性四叉樹索引，并進行空間遞歸分解；所述四叉樹是樹型結構的一種，每個非葉子節點最多只有四個分支的樹型結構，四叉樹結構是一種層次數據結構，其公共特性是空間遞歸分解；S5、構建基于偽孿生網絡的異構圖像匹配網絡，具體采用偽孿生網絡結構匹配，包括粗匹配網絡、精匹配網絡和誤匹配剔除網絡3部分；S6、進行異構圖像匹配訓練，具體為：訓練時數據集首先輸入精匹配網絡，再由精匹配網絡訓練的結果訓練粗匹配網絡和誤匹配剔除網絡；S7、進行異構圖像匹配預測，具體為：預測時先將大幅影像輸入進粗匹配網絡得到可能適合匹配區域，再由精匹配網絡預測配準點，最后經過誤匹配剔除網絡得到最終的高精度但稀疏的匹配區。

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