[发明专利]一种基于深度强化学习的纳米成像的图像配准方法有效
| 申请号： | 202110700487.4 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113538534B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 蒋林华;杜云龙;张冠华;曾新华;庞成鑫;宋梁 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/35;G06T7/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于纳米成像技术领域，具体为一种基于深度强化学习的纳米成像的图像配准方法。本发明方法包括构建深度强化学习网络模型、利用该网络进行图像配准；网络模型包括两个分支；一个分支包括一个全连接层，输入为动作序列；一个分支包括两个卷积层和池化层，输入为选取的参考图片和待配准图片；输出为表示策略函数的的动作概率分布；图像配准部分，设计8种动作序列来对待配准的图像进行微调；具体包括：对待配准图像进行重采样；将待配准图像和参考图像和重采样图像输入构建的网络模型中，输出策略动作的概率分布。本发明速度快、精度高、鲁棒性好、适应性强；全自动进行图像配准，摆脱了手动标记的麻烦。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 纳米 成像 图像 方法 | ||
【主权项】：
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