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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于二次签名型的图像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：CN116168220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211591802.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于二次签名型的图像匹配方法是由冯大政;符昌森;陈青艳设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次签名型的图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二次签名型的图像匹配方法，包括：得到对应关系集；基于第一关系集和第二特征点集中的特征点及特征点的邻域点，得到第一代价函数；将第一代价函数转换为简化后的第二代价函数；根据特征点和邻域点之间的权重向量以及相似矩阵得到二次签名型距离；根据向量角度和长度的邻域拓扑结构的一致性得到第一量化距离，根据二次签名型距离对结构的一致性度量得到第二量化距离；基于第一量化距离和第二量化距离，将第二代价函数转换为第三代价函数；将第三代价函数转换第四代价函数，最小化简化后的第四代价函数，得到最优的对应关系集。本发明可以更准确的衡量局部结构的相似性，提高移除错误对应关系的能力，保留更可靠的对应关系。

本发明授权一种基于二次签名型的图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次签名型的图像匹配方法，其特征在于，所述图像匹配方法包括： 步骤1、从第一图像和第二图像中分别提取第一特征点集和第二特征点集，并移除第一特征点集和第二特征点集中不匹配的点对，得到对应关系集，对应关系集由第一特征点集与第二特征点集中相互匹配的特征点对xi,yi组成，其中，xi为第一特征点集中的特征点，yi为第二特征点集中的特征点； 步骤2、确定第一关系集和第二特征点集中每个特征点的邻域点，以基于第一关系集和第二特征点集中的特征点及特征点的邻域点，得到第一代价函数； 步骤3、基于局部结构一致性约束的特征点对之间的距离以及特征点对与二元向量P关联，将第一代价函数转换为简化后的第二代价函数； 步骤4、根据两个邻域点之间的期望相似度建立相似矩阵，根据特征点和邻域点之间的权重向量以及相似矩阵得到二次签名型距离； 步骤5、基于邻域拓扑结构一致性约束，根据向量角度和长度的邻域拓扑结构的一致性得到第一量化距离，根据二次签名型距离对结构的一致性度量得到第二量化距离； 步骤6、基于第一量化距离和第二量化距离，将简化后的第二代价函数转换为第三代价函数； 步骤7、将第三代价函数转换为多尺度邻域下的第四代价函数，最小化简化后的第四代价函数，以得到最优的对应关系集。

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