IP-Coster | WO2026001277 | DEEP LEARNING-BASED IMAGE REGISTRATION METHOD

Country	Stages	Total
China	Filing, Examination, Granting	1575
EPO	Filing, Examination, Granting	11611
Japan	Filing, Examination, Granting	1920
South Korea	Filing, Examination, Granting	1593
USA	Filing, Examination, Granting	4740

Abstract[English] A deep learning-based image registration method. The method comprises: S1, screening for a reference image and a plurality of images to be registered, and selecting a plurality of candidate points on each image to be registered; S2, cropping each image to be registered and the reference image to obtain a plurality of image tile pairs; S3, constructing a deep homography estimation model, and inputting each image tile pair into a trained deep homography estimation model to acquire a homography estimation matrix corresponding to each pair of image tiles; S4, using the homography estimation matrix to calculate the positions, on the reference image, of the plurality of candidate points on each image to be registered, so as to obtain a plurality of control point pairs; and S5, on the basis of the plurality of control point pairs, constructing a triangular mesh and using affine transformation to perform correction, so as to achieve image registration. The method is applicable to image registration in low-texture, weak-texture, and single-texture scenarios, and uses the deep homography estimation model and affine transformation to implement registration between remote sensing images, thereby improving registration accuracy and efficiency.[French] L'invention concerne un procédé d'enregistrement d'image basé sur un apprentissage profond. Le procédé consiste à : S1, réaliser un criblage pour identifier une image de référence et une pluralité d'images à enregistrer, et sélectionner une pluralité de points candidats sur chaque image à enregistrer ; S2, recadrer chaque image à enregistrer et l'image de référence pour obtenir une pluralité de paires de fragments d'image ; S3, construire un modèle d'estimation d'homographie profonde, et entrer chaque paire de fragments d'image dans un modèle d'estimation d'homographie profonde entraîné pour acquérir une matrice d'estimation d'homographie correspondant à chaque paire de fragments d'image ; S4, utiliser la matrice d'estimation d'homographie pour calculer les positions, sur l'image de référence, de la pluralité de points candidats sur chaque image à enregistrer, de façon à obtenir une pluralité de paires de points de commande ; et S5, sur la base de la pluralité de paires de points de commande, construire un maillage triangulaire et utiliser une transformation affine pour effectuer une correction, de façon à obtenir un enregistrement d'image. Le procédé est applicable à l'enregistrement d'image dans des scénarios à faible texture et à texture unique, et utilise le modèle d'estimation d'homographie profonde et la transformation affine pour mettre en œuvre un enregistrement entre des images de détection à distance, ce qui permet d'améliorer la précision et l'efficacité d'enregistrement.[Chinese] 一种基于深度学习的影像配准方法，该方法包括：S1筛选参考影像和多幅待配准影像，在每幅待配准影像上选择多个候选点；S2对每幅待配准影像和参考影像进行裁切，得到多对影像瓦片对；S3构建深度单应性估计模型，将每对影像瓦片对输入训练后的深度单应性估计模型中，获取每对影像瓦片对应的单应性估计矩阵；S4利用单应性估计矩阵求出每幅待配准影像上多个候选点在参考影像上的位置，得到多个控制点对；S5基于多个控制点对构建三角网并利用仿射变换进行纠正，实现影像的配准。该方法适用于低纹理、弱纹理和单一纹理场景下的影像配准，利用深度单应性估计模型和仿射变换实现遥感影像间的配准，提高配准精度和效率。

Total Number of Claims/PCT	*
Number of Independent Claims	*
Number of Priorities	*
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Number of Pages with Drawings	*
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Type of Assignment	The Standard Agent's Assignment *
Applicant's Legal Status	Legal Entity *
Small Entity	*
Non-Commercial Organization	*
Micro Entity	*
Small Entity, USA	*
Micro Entity, USA	*
Entry into National Phase under	Chapter I *
Patent Delivery	Send the Letters Patent by Courier *
Translation

WO2026001277 - DEEP LEARNING-BASED IMAGE REGISTRATION METHOD

Quotation for National Phase entry

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