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龙图腾网恭喜中国人民大学申请的专利一种基于深度学习的眼底图像匹配方法、系统和可读介质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：CN114926892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210667546.7，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于深度学习的眼底图像匹配方法、系统和可读介质是由李锡荣;刘家真设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的眼底图像匹配方法、系统和可读介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像匹配技术领域，涉及一种基于深度学习的眼底图像匹配方法、系统和可读介质，包括：将眼底图像输入深度神经网络模型进行训练获得同时实现关键点检测和特征提取的深度神经网络模型，该模型包括一个编码器网络和两个解码器网络；将待测眼底图像输入训练好的模型，生成关键点概率图和描述特征图；获得关键点坐标集合和关键点特征集合；将两张待匹配眼底图像对应的将关键点坐标集合和关键点特征集合进行匹配，获得匹配集；根据匹配集计算仿射变换的参数，实现图像配准，确定匹配的外点和内点，并根据内点的数量进行身份验证。其简单有效，只需要训练部分特征，大幅度减少了计算量，允许输入更大尺寸的图像，更适用于医疗眼底图像场景。

本发明授权一种基于深度学习的眼底图像匹配方法、系统和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的眼底图像匹配方法，其特征在于，包括：将眼底图像输入深度神经网络模型进行训练获得同时实现关键点检测和特征提取的深度眼底图像模型，所述深度眼底图像模型包括一个编码器网络和两个解码器网络；所述编码器网络负责提取眼底图像特征，所述两个解码器网络包括关键点检测解码器和特征描述解码器，所述关键点检测解码器负责完成图像关键点检测；所述特征描述解码器负责完成关键点特征描述；关键点检测解码器采用渐进式关键点扩增技术进行关键点的提取，其提取的关键点不包括关键点标注信息；关键点提取采用两阶段过滤方法进行筛选：第一阶段是基于几何的筛选，要求在眼底图像中出现的关键点也应在变换图中出现；第二阶段是基于内容的筛选，要求在眼底图像中检测到的关键点特征与变换图中的关键点特征之间满足最优的KNN匹配，通过两次筛选的关键点加入Yt的候选关键点集；将待测眼底图像输入同时实现关键点检测和特征提取的深度神经网络模型，生成关键点概率图和描述特征图；所述关键点概率图的生成方法为：通过对所述关键点检测解码器中的高层特征进行上采样，获得与所述关键点检测解码器中的低层特征相同的高宽尺寸后，将高层特征与低层特征沿通道维度进行拼接，再将拼接后的特征经卷积和上采样获得与输入图像尺寸相同的输出图，并经sigmoid激活后生成关键点概率图；所述描述特征图直接采用二次插值的方法获得，且其尺寸与原图像一致；根据所述关键点概率图和描述特征图获得关键点坐标集合和关键点特征集合；将两张待匹配眼底图像对应的所述关键点坐标集合和关键点特征集合进行匹配，获得匹配集；根据所述匹配集计算仿射变换的参数，实现图像配准，根据所述匹配集确定匹配的外点和内点，并根据所述内点的数量进行身份验证。

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