[发明专利]基于深度神经网络内容感知的图像配准方法及系统在审
| 申请号： | 202211435414.8 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115719369A | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 孙世磊;李颖;周浩宇;何楚;汪鼎文 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T3/00;G06F17/16;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人： | 敖俊 |
| 地址： | 430072*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于深度神经网络内容感知的图像配准方法及系统，方法包括：预处理输入的目标图像和源图像，获取灰度图像；输入两幅灰度图像经多尺度结构处理，获取多尺度特征图；输入每个尺度的两幅特征图至上下文相关性计算模块，运算获取两者之间的特征对应关系；输入每个尺度的两幅特征图之间的特征对应关系至矩阵预测网络，获取粗配准的全局单应性矩阵；根据粗配准的全局单应性矩阵变换特征图后输入至内容感知模块，获取精配准的全局单应性矩阵；根据精配准全局单应性矩阵，控制源图像配准目标图像。本申请提供的基于深度神经网络内容感知的图像配准方法，通过增加网络的多尺度结构和上下文相关性计算模块，有效提升预测矩阵配准的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 内容 感知 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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