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龙图腾网获悉依未科技(北京)有限公司申请的专利图像配准模型训练方法及装置、图像处理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：CN116542918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310451247.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像配准模型训练方法及装置、图像处理方法是由周登继;凌赛广设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像配准模型训练方法及装置、图像处理方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像配准模型训练方法，涉及图像处理技术领域，包括：利用形变学习子模型，对待配准眼底图像样本进行处理，获得形变图像样本；获得形变图像关键点信息和参考图像关键点信息；基于形变图像关键点信息和参考图像关键点信息，获得第一损失值；基于第一损失值，调整形变学习子模型的参数；利用第二损失值，调整逆形变学习子模型；循环迭代形变学习子模型，直到第一损失值满足第一收敛条件且第二损失值满足第二收敛条件，获得训练好的形变学习子模型；将训练好的形变学习子模型确定为图像配准模型。通过图像配准模型训练方法获得的图像配准模型可以针对不同模态图像进行配准，实现了提高多模态眼底图像配准结果的精度的目的。

本发明授权图像配准模型训练方法及装置、图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种图像配准模型训练方法，其特征在于，包括： 利用形变学习子模型，基于待配准眼底图像样本和参考图像样本，对所述待配准眼底图像样本进行处理，获得形变图像样本，所述待配准眼底图像样本的模态和所述参考图像样本的模态不同； 利用第一特征点提取子模型，提取所述形变图像样本的关键点，获得形变图像关键点信息； 利用所述第一特征点提取子模型，提取所述参考图像样本的关键点，获得参考图像关键点信息； 基于所述形变图像关键点信息和所述参考图像关键点信息，利用第一损失函数，进行损失计算，获得第一损失值； 基于所述第一损失值，调整所述形变学习子模型的参数； 利用逆形变学习子模型，基于所述待配准眼底图像样本和所述参考图像样本，对所述参考图像样本进行逆形变处理，获得逆形变参考图像样本； 基于所述逆形变参考图像样本和所述待配准眼底图像样本，获得第二损失值； 利用所述第二损失值，调整所述逆形变学习子模型的参数，并循环迭代所述逆形变学习子模型； 循环迭代所述形变学习子模型，直到所述第一损失值满足第一收敛条件，且所述第二损失值满足第二收敛条件，获得训练好的形变学习子模型，并将所述训练好的形变学习子模型确定为图像配准模型，所述图像配准模型用于基于待配准眼底图像和参考图像，对所述待配准眼底图像进行形变，得到形变图像，并将所述形变图像确定为所述待配准眼底图像对应的配准图像。

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