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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体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：CN120495285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510969413.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体匹配方法是由王青旺;商颖;沈韬设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体匹配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体匹配方法。通过综合应用组合几何编码卷积和门控迭代优化机制，显著增强了模型对复杂几何形状的捕捉能力；聚合多尺度成本体积，使得模型能够在不同尺度上有效匹配地面对象，同时有效处理遮挡和阴影区域，提高了匹配的准确性和鲁棒性；引入梯度一致性约束的损失函数进一步优化了视差估计过程，确保了视差图在边缘区域的清晰区分以及弱纹理区域的平滑过渡，从而提升了视差图的整体质量。旨在解决如何提高遥感图像立体匹配中对复杂几何形状的捕捉能力的同时，降低对数据集精度的依赖的问题。

本发明授权一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率立体卫星全色图像对的立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S10，标准化处理高分辨率立体卫星采集的左右全色图像对，并采用共享金字塔特征提取层得到包括不同感受视野图的多尺度金字塔特征多个的左右特征图； S20，计算各个所述左右特征图的相关性，并根据各个所述相关性构建多尺度几何代价体； S30，计算各个所述左右特征图的全对相关性，并将所述全对相关性与所述多尺度几何代价体构建组合代价体，将所述组合代价体输入至卷积门控循环单元中迭代更新视差，其中，在迭代过程中采用梯度一致性约束的损失函数引导立体匹配网络的训练过程； S40，在迭代完成后，获取训练后的立体匹配网络，对高分辨率卫星全色图像对的视差估计结果； 所述S30，具体包括： S31，计算对应尺度的左右特征图的全对相关性； S32，确定多尺度几何代价体的初始粗略视差值： ； 式中，是初始粗略视差值，是视差索引值，为预设的最小视差值，为预设的最大视差值，为概率分布的函数； S33，将所述全对相关性结构化存储为相关性体积，将所述相关性体积与所述多尺度几何代价体合成几何编码代价体； S34，使用多层卷积门控循环单元迭代更新视差： ； 式中，是第次迭代后的视差值，是第次迭代后的视差值，为通过两层卷积层解码隐藏状态得到的残差时差； 所述S34中，残差时差的计算过程具体包括： S341，将所述几何编码代价体的输入，输入至多层卷积门控循环单元： ； 式中，为多层卷积门控循环单元的输入，为卷积层编码，为k次迭代后的当前视差，为与同尺度的合成几何代价体，“：”符号表示特征维度的拼接； S342，将输入代入至更新门参数函数： ； 式中，是更新门参数，是激活函数，输出范围在0,1之间，是卷积操作，是前一时刻的隐藏状态，是更新门的权重，是更新门的偏置，由上下文网络提供，用于初始化更新参数； 以及，将输入代入至是重置门参数函数： ； 式中，是重置门参数，是重置门的权重，是重置门的偏置； S343，将所述更新门参数和所述重置门参数代入至候选隐藏状态： ； 式中，是候选隐藏状态，是双曲正切激活函数，输出范围在-1,1之间，W h 是候选值的权重，是候选值的偏置，“”表示Hadamard乘积，即逐元素乘积； S344，将所述候选隐藏状态，代入至最终隐藏状态函数： ； 式中，为最终隐藏状态，表征前一步隐藏状态和候选隐藏状态的加权和，加权比例基于门参数进行更新； S345，通过两层卷积层解码隐藏状态，得到残差时差。

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