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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种基于全局-局部一致性网络的图像特征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：CN115439671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202211038612.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于全局-局部一致性网络的图像特征匹配方法是由张洪艳;刘宇雁设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局-局部一致性网络的图像特征匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于全局‑局部一致性网络的图像特征匹配方法，该方法包括获取参考图像和感知图像之间的假定匹配点集；计算假定匹配点集之间的向量长度和角度，并生成一个三维的运动向量分布图；利用全局变换一致性模块对运动向量分布图进行粗分类得到纯净的内点集；利用内点集作为假定匹配点集的邻域，为每个特征点构建邻域图；利用局部邻域一致性模块对邻域图进行相似度评估，获得优化后的对应关系。本发明可以在不依赖于任何预定义变换模型的情况下，处理各种各样的变换模式刚性和非刚性，有效地过滤掉错误的匹配，并完全保留正确的对应关系。

本发明授权一种基于全局-局部一致性网络的图像特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局-局部一致性网络的图像特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用特征点提取算法获得图像之间的假定匹配点集；步骤2，对生成的假定匹配点集，计算点集之间的向量长度和角度，并生成一个三维的运动向量分布图D；步骤3，基于全局一致性原理对步骤2中的运动向量分布图进行粗分类，不仅要剔除冗余点，同时剔除和冗余点黏连的内点，得到纯净的内点集；步骤4，利用步骤3中获得的内点集作为假定匹配点集的邻域，为每个特征点构建邻域图G；步骤5，基于局部邻域一致性原理对步骤4中的邻域图进行特征点相似度评估；步骤5中，利用局部邻域一致性模块对步骤4中的邻域图G进行相似度评估，局部邻域一致性模块包含一个编码器模块对邻域图进行编码，得到特征点的邻域表征：Γi＝EncoderGi其中，i为特征点的序号，随后，利用注意力机制中的自注意力和交叉注意力对邻域表征进行相似度评估： 其中，在自注意力机制情况下，Qi,Ki,Vi的值都为在交叉注意力机制情况下，Qi为Ki,Vi的值为表示尺度因子；自注意力机制和交叉注意力机制分别迭代计算L次，计算两个特征点表征的欧式距离： 最后选取k条边中的最小距离作为相似值： 步骤6，利用步骤5中得到的特征点的相似值分布，获得优化后的对应关系。

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