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龙图腾网恭喜中国人民解放军96901部队申请的专利一种基于元模板知识库的异构图像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：CN114897075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210527498.1，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于元模板知识库的异构图像匹配方法是由赵国宏;马召;何浩东;宫树香;蔚国强;张振鹏;陶江;王长江;高军强;许馨月设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元模板知识库的异构图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于元模板知识库的异构图像匹配方法，属于图像识别与匹配技术领域。包括：构建基于元模板的异构图像知识库：建立基于元模板标准搭建知识库的结构；形成异构图像的元模板知识库；对于异构图像进行分割和底层特征提取；开展图像特征映射；构建基于元模板库知识库异构图像金字塔模型；生成金字塔模型的线性四叉树索引；基于伪孪生网络进行异构图像匹配训练过程及预测；所述方法通过形成的多组伪孪生网络，较现有的光学和毫米波异源匹配，能解决更多图像域的异构匹配问题；解决了海量图像数据的快速存储、理解、检索和读取问题，能有效支撑不同领域异构图像的匹配，为异构图像识别与匹配提供了创新可行的技术途径。

本发明授权一种基于元模板知识库的异构图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元模板知识库的异构图像匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、构建基于元模板的异构图像知识库，包括如下子步骤：S11、建立基于元模板标准搭建知识库的结构；元模板结构，包括数据集、数据集系列、元数据、元数据元素、元数据实体、元数据子集、核心元数据、全集元数据、扩展元数据、专用标准、元数据字典及元数据层次；S12、形成异构图像的元模板知识库；所述元模板知识库包括6个元数据集，包括图像元数据库、图像标识信息、图像质量信息、图像参照系信息、图像内容信息及图像来源信息；S2、对于异构图像进行分割和底层特征提取，提取出图像的底层特征，具体为：S21、对异构图像进行分割，具体为：对图像中像素点、粗糙度进行自适应处理，确定图像颜色的量化数目，求取颜色量化LUV分量的极值；根据颜色量化数目对LUV分量进行均分，形成图像初始颜色量化值，形成该图像的颜色量化值的元数据元素；进行区域增长，依据归一化的混和距离对各个子区域进行合并，当达到合并停止条件，图像的自动分割停止；当自动分割停止以后，进行人工辅助的图像子区域合并，分割形成该图像的图像元数据根实体以及图像的分割区域集合；S22、提取图像底层特征，并将提取的图像底层特征存储至异构图像的元模板知识库；S3、开展图像特征映射，具体为：S31、采用元模板知识库中的特征数据作为训练样本数据集，采用归纳学习方法，构建元数据根实体的映射规则，并将规则作为模板根实体解析的判定规则文件；S32、采用元模板知识库中的图像底层特征数据作为映射的输入，元数据根实体数据的判定规则和对于实体的描述文件形成映射的输出；S33、对于元数据根实体数据，进行归一化；经过归一化处理后，对各个数据进行离散化处理，并对每种取值形成离散化描述，得到离散化的描述数据；S34、使用离散化的描述数据构建决策树，并产生相应实体的判定规则；利用离散化的实体描述数据，形成相应的特征描述表；S35、进行更高层的语义解析，得到对于图像特征映射的合理化理解；S4、构建基于元模板库知识库异构图像金字塔模型，具体为：针对图像分辨率分层采用倍率方法或指定分辨率方法构建，金字塔的底层到顶层分辨率逐渐降低，表示的图像区域范围不变，从而形成多个分辨率层次，包括如下子步骤：S41、进行异构图像分域，即确定多源异构图片的所属域；S42、根据元模板知识库中确定图像的初始分辨率为；S43、构建金字塔模型每层的分辨率，根据图像适配需求生成自适应倍率矩阵构建分层金字塔模型；S44、生成金字塔模型的线性四叉树索引，并进行空间递归分解；所述四叉树是树型结构的一种，每个非叶子节点最多只有四个分支的树型结构，四叉树结构是一种层次数据结构，其公共特性是空间递归分解；S5、构建基于伪孪生网络的异构图像匹配网络，具体采用伪孪生网络结构匹配，包括粗匹配网络、精匹配网络和误匹配剔除网络3部分；S6、进行异构图像匹配训练，具体为：训练时数据集首先输入精匹配网络，再由精匹配网络训练的结果训练粗匹配网络和误匹配剔除网络；S7、进行异构图像匹配预测，具体为：预测时先将大幅影像输入进粗匹配网络得到可能适合匹配区域，再由精匹配网络预测配准点，最后经过误匹配剔除网络得到最终的高精度但稀疏的匹配区。

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