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摘要
本发明涉及一种图像配准方法,涉及计算机视觉领域,该方法可在不进行网络级联和多次插值的情况下,有效提升大位移下的图像配准精度。方法步骤包括：将固定图像和浮动图像拼接后,输入训练好的图像配准网络,利用图像配准网络学习浮动图像和固定图像的差异,输出配准图像；所述图像配准网络包括骨干网络,多卷积融合模块和空间变换层；其中：骨干网络,基于拼接的固定图像和浮动图像得到第一位移场,并基于第一位移场对浮动图像进行插值得到第一特征图；多卷积融合模块,基于第一特征图提取多尺度的位置信息并融合,得到第二位移场,再将第一位移场和第二位移场相加得到第三位移场；空间变换层,基于第三位移场对浮动图像做空间变换生成配准图像。
- 出版日期2023-1-9
- 单位西安电子科技大学
