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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像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：CN114842058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210316082.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法是由张晖;赵梦;赵海涛;朱洪波设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法，包括：对两幅待配准图像进行运动目标提取，对提取到运动目标的图像前景集进行自适应形变像素校正，提取图像特征，完成运动目标匹配；对匹配成功的运动目标进行运动方向和速度检测，根据两个摄像头物理时间的差值计算得到运动目标的速度，对各自运动目标进行补偿；对目标提取失败的图像、目标匹配失败的图像以及进行了双向补偿的图像进行图像配准。本发明能够解决现有VR监控场景下存在的因摄像机时钟不同步导致的图像导致的运动前景时图像配准效率低、效果差等技术问题。

本发明授权面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法，其特征在于，所述全景图像配准方法包括以下步骤：S1、采用基于Vibe的背景消减法对两幅待配准图像进行运动目标提取，对提取到运动目标的图像前景集进行自适应形变像素校正，使用SURF特征提取算法提取图像特征，并根据特征阈值完成运动目标匹配；S2、采用稀疏光流法对匹配成功的运动目标进行运动方向和速度检测，根据摄像机的物理时间计算逻辑时间，根据两个摄像头物理时间的差值计算得到运动目标的速度，对各自运动目标进行补偿；S3、基于密集卷积神经网络构建第一图像配准模型，基于VGG16网络构建第二图像配准模型；对目标提取失败的图像、目标匹配失败的图像以及进行了双向补偿的图像进行图像配准，以图像是否进行双向补偿将图像分为两类，其中，采用第一图像配准模型对基于位置预测的双向补偿后的图像进行图像配准，采用第二图像配准模型对包括目标提取失败和目标配准失败的图像在内的没有进行双向补偿的图像进行图像配准；步骤S2中，对各自运动目标进行补偿的过程包括以下步骤：采用稀疏光流法计算前景中运动目标的速度和方向，得出在x、y两个方向上的速度分别为u、v： 其中和表示第i个像素在x和y方向上的图像梯度，表示第i个像素时间上的梯度；两幅待配准图像A和图像B中左侧图像前景集表示为：AN＝{pA1,pA2…pAN}；右侧图像前景集表示为：BN＝{pB1,pB2…pBN}；其中pAi、pBi表示构成图像A和图像B的前景集的像素；右侧图像真正的物理时间t′与左侧图像时间t满足t′＝t+Δt，Δt为两幅图像物理时间的差值；对图像A进行位置补偿的时间tA和对图像B进行位置补偿的时间tB分别为：tA＝t+Δt2tB＝t′-Δt2＝t+Δt2；补偿后左侧前景集为：AN′＝{pA1′,pA2′…pAN′} 其中pAi′表示构成图像A补偿后的前景集的像素，pAix表示补偿前x方向上的像素分量，pAix′表示在x方向上补偿后的像素分量，uA表示该像素在x方向上的速度，pAiy表示补偿前y方向上的像素分量，pAiy′表示在y方向上补偿后的像素分量，uB表示该像素在y方向上的速度；补偿后右侧图像前景集为：BN′＝{pB1′,pB2′…pBN′} 其中pBi′表示构成图像B补偿后的前景集的像素，pBix表示补偿前x方向上的像素分量，pBix′表示在x方向上补偿后的像素分量，uB表示该像素在x方向上的速度，pBiy表示补偿前y方向上的像素分量，pBiy′表示在y方向上补偿后的像素分量，vB表示该像素在y方向上的速度。

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