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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利先整体后局部的无人机正射影像分块配准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：CN118552867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410706050.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权先整体后局部的无人机正射影像分块配准方法及装置是由郝明;于洪野;谭敏;范洪冬;张华;谭志祥设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本先整体后局部的无人机正射影像分块配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种先整体后局部的无人机正射影像分块配准方法及装置，属于遥感图像处理领域，本发明首先利用快速傅立叶变换算法将无人机正射影像从图像域转换成频域，计算相位相关的像素频域偏移估计得出图像位移，进而完成整体配准，再对无人机正射影像进行裁剪，将整幅影像裁剪成小幅影像块，再采用基于点特征的尺度不变特征转换算法对这些图像块进行局部配准，最终采用泊松融合方法进行图像块拼接，进而完成整个配准流程。本发明可有效减少由两期影像畸变造成的配准误差，提高配准精度，为变化检测、地质调查等后续分析应用提供有力的技术支撑。

本发明授权先整体后局部的无人机正射影像分块配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种先整体后局部的无人机正射影像分块配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用快速傅立叶变换算法将无人机正射影像从图像域转换到频域，通过计算相位相关的像素频域偏移得到所述无人机正射影像的位移，根据所述位移对所述无人机正射影像进行整体配准；步骤2，对整体配准后的无人机正射影像进行分块处理，得到多个无人机正射影像块，利用基于点特征的尺度不变特征转换算法对每个无人机正射影像块进行局部配准；所述步骤2具体包括：利用尺度空间对所述无人机正射影像块进行多尺度缩放，尺度空间由高斯函数和无人机正射影像块做卷积运算得到；为了提取每个尺度上的特征点，在尺度空间金字塔构建完成后，将同一尺度下的两个相邻图层做差，生成高斯差分尺度空间；在高斯差分尺度空间中，求取无人机正射影像块中的局部极值点，如果求取的局部极值点在相邻的3个尺度邻域内是最大值或最小值，则认为求取的局部极值点是极值点，然后对尺度空间高斯差分函数利用泰勒展开式进行曲线拟合得到特征点的位置；使用特征点邻域像素信息来对特征点进行描述，构建sift描述符，利用KNN算法对特征点进行特征粗匹配，利用PROSAC算法进行精匹配，PROSAC算法先将特征点按照相似度进行降序排序，然后对相似度强的点对进行迭代计算，求解模型参数，进而求得单应性矩阵对图像进行投影变换，完成每个无人机正射影像块的局部配准；步骤3，利用泊松融合算法对局部配准后的多个无人机正射影像块进行图像块拼接，得到最终配准后的无人机正射影像；所述步骤3进一步包括：泊松融合算法在满足狄利克雷边界条件下让待求解的二维函数f在区域Ω里面的梯度场与参考梯度场ν尽可能的相似，表达式为： 其中，f表示无人机正射影像块，f*表示待拼接的无人机正射影像，二者的值在函数边界上取值相同时，满足狄利克雷边界条件，式中表示梯度算子，若上式的解能满足下式欧拉——拉格朗日方程，则下式为泊松方程，表达式为：Δf＝divvx,x,y∈Ω,fΩ＝f*Ω其中，表示拉普拉斯算子，表示v＝u,v的散度，当无人机正射影像块进行融合时，泊松融合的指导场为待融合无人机正射影像块设置区域的梯度场，求解泊松方程实现无人机正射影像块的融合。

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