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龙图腾网获悉中国测绘科学研究院申请的专利一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正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：CN116823671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310907843.9，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正方法是由侯卓鲁;刘玉轩;孙钰珊;张力;艾海滨;韩晓霞设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正方法，基于锁眼影像和参考影像构建影像金字塔；通过特征匹配步骤在影像金字塔的顶层获取锁眼影像和参考影像之间的仿射变换关系；基于仿射变换关系对锁眼影像和参考影像进行模板匹配和多重阈值匹配增强，并通过影像金字塔不断向下循环传递直至原始分辨率，获得高精度连接点；构建全景相机数学模型，通过全景相机数学模型和高精度连接点生成影像姿态参数；通过影像姿态参数进行模型引导匹配以生成无全景畸变影响的连接点，并重新生成影像姿态参数；利用重新生成的影像姿态参数结合数字高程模型实现精准定位，以及进行精准正射校正以生成锁眼正射影像。

本发明授权一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于锁眼解密历史影像的自动精准定位以及校正方法，其特征在于：包括以下步骤： 基于锁眼影像和参考影像构建影像金字塔； 通过特征匹配步骤在所述影像金字塔的顶层获取所述锁眼影像和所述参考影像之间的仿射变换关系，特征匹配步骤包括特征检测、特征描述和特征点匹配； 所述特征检测为： 采用sobel算子检测出影像金字塔中的图像边缘，对图像边缘使用低参数阈值的FAST算法提取N个角点，并根据Harris分数排序后生成特征点集合，采用KD树在所述特征点集合的的范围内搜索近邻点，然后将所述近邻点从所述特征点集合中剔除，其中w和h分别表示图像的宽度和高度，根据剔除结果将特征点集合的前m个点作为特征点输出； 所述特征描述包括构建多方向通道特征、主方向估计和构建特征描述符； 所述构建多方向通道特征为： 采用多尺度多方向的Log-Gabor滤波器提取影像金字塔中的图像纹理特征，并对每个方向上所有尺度的滤波特征进行求和得到多方向滤波特征，Log-Gabor滤波器公式为： ， LG特征的尺寸是，其中w是图像的宽，h是图像的高，o1是Log-Gabor滤波器的方向数，表示由奇对称和偶对称的log-Gabor滤波器对影像的卷积结果计算得到的幅值； 所述主方向估计为： 提取所述特征点的圆形邻域内的多尺度滤波特征，并计算出范数特征，对范数特征进行高斯加权，根据加权结果确定圆形邻域的具有重复区域的扇形数量，计算每个具有重复区域的扇形的加权范数总和，选取最大加权范数总和的扇形区域对应的中心轴的方向为主方向； 所述构建特征描述符为： 在特征点邻域内构建n3个不同半径的同心圆，并从选取的主方向开始将每个同心圆均分为n4个方向，并在每个方向上确定一个采样点，从而得到个采样点； 在不同大小的同心圆上的采样点采用对应的高斯核对各个同心圆邻域的多方向滤波特征进行加权求和，并在每个采样点处获取一个o2维的采样向量； 从选取的主方向开始，按照顺时针的顺序拼接每个采样点的采样向量，从而得到完整的特征描述符； 所述特征点匹配为： 基于所述特征描述符进行特征点匹配，通过最近邻匹配的方式对影像金字塔中每层的参考影像和锁眼影像进行两两匹配并进行失配点去除，然后将所有匹配结果添加至同名点集合并再次进行失配点去除，得到最终匹配结果以及参考影像和锁眼影像之间的仿射变换关系； 基于所述仿射变换关系对所述锁眼影像和所述参考影像进行模板匹配和多重阈值匹配增强，并通过所述影像金字塔不断向下循环传递直至原始分辨率，获得高精度连接点； 构建全景相机数学模型，通过所述全景相机数学模型和所述高精度连接点生成影像姿态参数； 通过所述影像姿态参数进行模型引导匹配以生成无全景畸变影像的高精度连接点，并重新生成影像姿态参数； 利用重新生成的影像姿态参数结合数字高程模型实现精准定位以及进行正射校正。

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