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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于结构回归融合的异源图像变化检测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：CN115588137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211310475.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于结构回归融合的异源图像变化检测方法及装置是由雷琳;孙玉立;熊博莅;肖阔炜;匡纲要设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构回归融合的异源图像变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于结构回归融合的异源图像变化检测方法及装置。所述方法包括：利用事件前图像的正则化超图拉普拉斯矩阵构建前向回归模型；利用事件后图像的正则化超图拉普拉斯矩阵构建后向回归模型；将事件前图像的超图和事件后图像的超图进行融合，并计算融合后超图的正则化超图拉普拉斯矩阵，得到变化图像的光滑约束；根据前向回归模型、后向回归模型、光滑约束和变化对齐约束条件构建融合回归模型，利用交替方向乘子法对融合回归模型进行求解，得到事件前图像和事件后图像的差异矩阵；对差异矩阵进行映射，得到差异图像；差异图像为变换检测的结果。采用本方法能够提高图像变化检测的准确率。

本发明授权基于结构回归融合的异源图像变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于结构回归融合的异源图像变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待比较的事件前图像和事件后图像； 根据高斯混合模型的超像素分割方法对所述事件前图像和事件后图像进行预处理，得到事件前图像和事件后图像的超像素分割结果； 利用所述事件前图像和事件后图像的超像素分割结果构建事件前和事件后图像的K近邻图，得到事件前图像的权重矩阵和事件后图像的权重矩阵； 根据所述事件前图像的权重矩阵和事件后图像的权重矩阵构建事件前图像的超图和事件后图像的超图，并计算正则化的超图拉普拉斯矩阵，得到事件前图像的正则化超图拉普拉斯矩阵和事件后图像的正则化超图拉普拉斯矩阵； 利用所述事件前图像的正则化超图拉普拉斯矩阵构建前向回归模型，将所述事件后图像分解为前向回归图像和前向变化图像；利用所述事件后图像的正则化超图拉普拉斯矩阵构建后向回归模型，将所述事件前图像分解为后向回归图像和后向变化图像； 将所述事件前图像的超图和事件后图像的超图进行融合，并计算融合后超图的正则化超图拉普拉斯矩阵，得到变化图像的光滑约束； 根据所述前向回归模型、后向回归模型、光滑约束和变化对齐约束条件构建融合回归模型，利用交替方向乘子法对所述融合回归模型进行求解，得到事件前图像和事件后图像的差异矩阵； 对所述差异矩阵进行映射，得到差异图像；所述差异图像为变换检测的结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。