[发明专利]基于特征点的图像配准方法、系统和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 202210768937.8 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115272429A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 谢世朋;林泽 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于特征点的图像配准方法、实施该方法的系统以及计算机可读存储介质。所述方法包括以下步骤：将CT数据经数字重建放射影像技术生成DRR图像；将X射线透视图像与DRR图像经过图像增强后输入特征匹配神经网络，得到粗配准的位置参数；以及将粗配准得到的位置参数作为精配准的初始解，利用粒子群算法结合Powell算法得到六个空间变换参数。本发明利用一个特征提取网络识别图像的点特征而非物体的形状特征，提高了对高噪声图像的鲁棒性；采用自监督和半监督的训练模式，并添加了图像增强模块，以适应不同模态的图像质量；再利用改进的粒子群算法结合Powell算法进行精配准确定六个空间变换参数，在保证精度的同时，利用深度学习提高了配准速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 图像 方法 系统 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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