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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备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：CN119625039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510170563.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备是由朱青;李天明;王耀南;周振;罗建桥;黄嘉男;林煌彬;隋永杰;李奕江设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备，包括以下步骤：1、获取若干多模态图像并处理，得到具有多样性的多模态图像配准数据集；2、搭建基于特征解耦的多模态图像配准神经网络模型；3、设计损失函数监督多模态图像配准神经网络模型的训练，优化配准过程；4、利用训练好的多模态图像配准神经网络模型对待配准多模态图像进行处理，得到图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对图像对中的待配准图像进行转换，得到配准后的图像。本发明所提出的基于特征解耦的多模态图像配准方法，能够有效提高多模态图像配准的性能，尤其是在面对不同模态之间较大差异的情况下，表现出良好的鲁棒性。

本发明授权基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备在权利要求书中公布了：1.基于特征解耦的多模态图像配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取若干多模态图像并进行图像尺寸调整，将调整后大小一致的图像划分为参考图像和待配准图像并组成若干个图像对，得到具有多样性的多模态图像配准数据集；S200：搭建基于特征解耦的多模态图像配准神经网络模型，模型包括通用信息提取模块、特征解耦模块和配准参数估计模块，特征解耦模块包括共享特征映射分支和特有特征映射分支；S300：将数据集中一对多模态图像输入至通用信息提取模块处理，得到选取的图像对中参考图像的通用特征映射和待配准图像的通用特征映射；将参考图像和待配准图像的通用特征映射输入特征解耦模块进行处理，分别提取参考图像与待配准图像的共享特征映射和特有特征映射；将参考图像的共享特征映射和待配准图像的共享特征映射输入配准参数估计模块处理，输出选取的图像对的估计转换参数矩阵；配准参数估计模块包括依次连接的邻域代价卷层、第一卷积层、归一化层、激活函数层，最大池化层和第二卷积层，其中第一和第二卷积层的步长为1，卷积核大小为11；S300中图像转换参数矩阵具体表示为： （5）式中，表示图像对的图像转换参数矩阵，表示11的卷积层，表示最大池化层，表示邻域代价卷构建算子，和分别表示参考图像的共享特征映射和待配准图像的共享特征映射;S400：基于参考图像与待配准图像的共享特征映射和特有特征映射、图像对的估计转换参数矩阵结合预设的损失函数计算每个图像对的总损失函数值，监督多模态图像配准神经网络模型的训练过程，选取损失值最小时的网络参数更新多模态图像配准神经网络模型，得到训练好的多模态图像配准神经网络模型；S500：获取真实场景下待配准的多模态图像并组成待配准图像对，利用训练好的多模态图像配准神经网络模型对待配准多模态图像对进行处理，得到图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对图像对中的待配准图像进行转换，得到配准后的图像。

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