[发明专利]一种基于深度全局特征的多模态图像配准方法及系统在审
| 申请号： | 202110605164.7 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113223068A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 王爽;雷睿琪;李毅;魏慧媛;权豆;杨博武;段宝瑞;焦李成 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度全局特征的多模态图像配准方法及系统，准备数据集并制作；制作数据集；图像预处理；设计全卷积孪生网络结构；提取图像特征；获取相似性得分图，基于相似性得分图，使用对比损失函数优化相似度得分图，使用峰值损失函数来加快收敛速度，使用排序损失函数使得正样本的相似度分布接近真实分布；联合优化对比损失、排序损失和峰值损失，将训练好的权重载入到模型中，并依次读取所有测试集数据，预测测试集中浮动图在基准图中的平移参数；确定浮动图在基准图上的位置，实现多模态图像配。本发明通过深入挖掘异源图像底层的共有特性可以获得高精度的匹配结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 全局 特征 多模态 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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