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申请/专利权人：成都信息工程大学
申请日：2024-05-22
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212278A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种基于卷积的图像配准方法，包括以下步骤：S1、获取原始图像数据，进行预处理，得到移动图像和固定图像；S2、将移动图像和固定图像输入特征提取模块，得到移动图像和固定图像的第一~第五层级金字塔特征图；S3、将移动图像和固定图像的第一~第五层级金字塔特征图输入特征融合模块，得到最终形变场；S4、将最终形变场通过STN作用于移动图像，生成移动后图像，计算移动后图像与固定图像之间的均方误差，得到移动后图像与固定图像之间的相似性损失，计算最终形变场的空间梯度，得到最终形变场的平滑损失，通过相似性损失和平滑损失进行图像配准。使用双流金字塔配准网络可以实现由粗到细配准，从而解决大形变任务。
主权项：1.一种基于卷积的图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始图像数据，进行预处理，得到移动图像和固定图像；S2、将移动图像和固定图像输入特征提取模块，得到移动图像和固定图像的第一~第五层级金字塔特征图；S3、将移动图像和固定图像的第一~第五层级金字塔特征图输入特征融合模块，得到最终形变场；S4、将最终形变场通过STN作用于移动图像，生成移动后图像，计算移动后图像与固定图像之间的均方误差，得到移动后图像与固定图像之间的相似性损失，计算最终形变场的空间梯度，得到最终形变场的平滑损失，通过相似性损失和平滑损失进行图像配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于卷积的图像配准方法
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