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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种红外光图像配准到可见光图像的配准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：CN114066955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111399384.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法是由汪粼波;胡昊;方贤勇设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法，其包括：提取个红外光图像中的红外光浅层特征、深层特征，提取可见光图像中的可见光浅层特征、深层特征，两个图像为同一场景下的两幅不同模态的图像；对红外光浅层特征、深层特征进行特征融合形成红外光融合特征图，对可见光浅层特征、深层特征进行特征融合形成可见光融合特征图；将红外光融合特征图中每个红外光融合特征与可见光融合特征图中每个可见光融合特征进行相关性求解；将相关性图输入在回归网络模型中，以预测红外光图像配准到可见光图像的仿射变换参数；待配准的红外光图像通过仿射变换参数来配准对应的可见光图像。本发明有效提升了红外光图像与可见光图像配准的精准度。

本发明授权一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法在权利要求书中公布了：1.一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一、通过一个特征提取模型提取一个红外光图像中的红外光浅层特征、红外光深层特征，提取一个可见光图像中的可见光浅层特征、可见光深层特征；所述红外光图像和所述可见光图像为同一场景下的两幅不同模态的图像；步骤二、对所述红外光浅层特征和所述红外光深层特征进行特征融合形成具有红外光融合特征的红外光融合特征图，对所述可见光浅层特征与所述可见光深层特征进行特征融合形成具有可见光融合特征的可见光融合特征图；步骤三、将红外光融合特征图中每个红外光融合特征与可见光融合特征图中每个可见光融合特征进行相关性求解得到具有相应相关性的相关性图；步骤四、将相关性图输入在一个回归网络模型中，以预测红外光图像配准到可见光图像的仿射变换参数；步骤五、待配准的红外光图像通过所述仿射变换参数来配准对应的可见光图像；其中，特征提取模型训练的过程中需要输入三组图像，第一组为待配准红外图像IInf，第二组为与红外图像内容相同的可见光图像Ipos，第三组为目标可见光图像Ivis，首先通过特征提取网络分别提取三组图像的特征，并利用特征提取网络全连接层生成的1000维特征向量作为三元组损失的输入，其中三元组损失的具体公式为： 其中||·||为欧氏距离，因此表示与红外光图像内容相同的可见光图像FIpos和相应红外光图像FIInf之间的特征距离度量，表示目标可见光图像FIvis和相应红外光图像FIInf间的特征距离度量；a表示最小间隔，+表示[·]中的值大于零时，取该值为损失，而值小于零时，损失为零，即[·]中的值会大于零，就会产生损失，当损失为零；i表示红外光图像上第i个坐标点，i＝1-N，N为正整数代表选取坐标点的个数。

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