[发明专利]基于配准的图像比对训练方法、装置、计算机设备

权利要求书

1.一种基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练图像集合，所述训练图像集合包含标准图像和待处理图像；

依据所述标准图像对所述待处理图像进行配准，得到配准图像；

基于自监督学习对所述标准图像和所述配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征；

将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，确定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的映射关系；

将所述映射关系对应的参数作为图像比对模型的固定参数，得到所述图像比对模型。

2.根据权利要求1所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述依据所述标准图像对所述待处理图像进行配准，得到配准图像，包括：

获取所述标准图像的数据信息；

依据所述数据信息结合预设的配准算法对所述待处理图像执行配准操作，得到配准图像。

3.根据权利要求1所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述基于自监督学习对所述标准图像和所述配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征，包括：

分别将所述标准图像和所述配准图像切分为多张子标准图像和多张子配准图像；

基于自监督学习结合所述多张子标准图像及所述多张子配准图像提取出对应的初始标准图像特征和初始配准图像特征；

依据预设参数对所述初始标准图像特征和所述初始配准图像特征进行调整，得到对应的标准图像特征和配准图像特征。

4.根据权利要求1所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，确定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的映射关系，包括：

将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，并通过预设的第一损失函数计算所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的第一损失数值；

判断所述第一损失数值是否大于第一预设阈值；

若是，则判定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间不存在映射，并记录其对应的第一参数。

5.根据权利要求4所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述记录其对应的第一参数之后，还包括：

通过预设的第二损失函数计算所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的第二损失数值；

判断所述第二损失数值是否小于第二预设阈值；

若是，则判定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间存在映射，并记录其对应的第二参数。

6.据权利要求5所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述将所述映射关系对应的参数作为图像比对模型的固定参数，得到所述图像比对模型，包括：

将所述第一参数和所述第二参数作为图像比对模型的固定参数，得到所述图像比对模型。

7.根据权利要求6所述的基于配准的图像比对训练方法，其特征在于，所述得到所述图像比对模型之后，还包括：

获取待分析图像；

对所述待分析图像进行特征提取，得到待分析图像特征；

将所述待分析图像特征输入所述图像比对模型，得到与所述待分析图像特征相似的标准图像。

8.一种基于配准的图像比对训练装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取训练图像集合，所述训练图像集合包含标准图像和待处理图像；

配准模块，用于依据所述标准图像对所述待处理图像进行配准，得到配准图像；

提取模块，用于基于自监督学习对所述标准图像和所述配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征；

比对模块，用于将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，确定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的映射关系；

确定模块，用于将所述映射关系对应的参数作为图像比对模型的固定参数，得到所述图像比对模型。