图像配准方法、分割方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
Ja****23
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图像配准方法、分割方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
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图像配准方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开关于一种图像配准方法、装置、电子设备及存储介质,其中,所述方法包括:获取包含目标对象的目标图像;将目标图像输入至网络模型输出目标对象的位置信息和旋转角度信息;根据位置信息和旋转角度信息从图像数据库中查询得到包含目标对象的参考图像;将目标图像和参考图像进行图像配准,得到目标图像中的目标对象在参考图像中的对应位置。本公开利用网络模型确定目标对象在目标图像中的位置信息和旋转角度信息,利用该信息在图像数据库中查询到尺度相近且视角相近的参考图像,以便于从目标图像和参考图像中可以提取足够多的特征描述子,进而提升
图像配准方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本申请提出一种图像配准方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及图像处理领域,其中,方法包括:获取深度图像;对深度图像中的目标像素点,确定在深度图像的坐标系中的原始坐标;根据目标像素点的原始坐标,查询原始坐标与坐标常量部分之间的常量映射关系,以得到对应的坐标常量部分;根据目标像素点携带的深度,查询深度与坐标变量部分之间的变量映射关系,以得到对应的坐标变量部分;根据坐标常量部分和坐标变量部分,确定目标像素点在成像图像的坐标系中配准的目标坐标。由此,针对深度图像中的每个目标像素点,无需重复进行矩阵的乘法计算,可
图像配准方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种图像配准方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能领域。包括:获取样本图像对,样本图像对中包含样本待配准图像和样本目标图像;将样本图像对输入第一配准网络,得到样本待配准图像与样本目标图像之间的第一形变场,并通过第一形变场对样本待配准图像进行形变处理,得到第一配准图像;将样本图像对输入第二配准网络,得到样本待配准图像与样本目标图像之间的第二形变场,并通过第二形变场对样本待配准图像进行形变处理,得到第二配准图像,第一配准网络的第一网络参数与第二配准网络的第二网络参数是不同训练时间下的网络参数;基
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本发明公开了一种图像配准方法、电子设备及可读存储介质,所述图像配准方法包括以下步骤:获取移动图片和固定图片,并通过图像分割网络分别对所述移动图片和所述固定图片进行预测分割;根据预测分割结果去除所述移动图片和所述固定图片中的干扰因素;基于去除干扰因素后的所述移动图片和所述固定图片及初始配准网络确定目标位移场;将所述移动图片和所述目标位移场输入空间变换网络,通过所述空间变换网络生成配准图像。本发明去除图片中的干扰因素,解决除关键部位外的其他部位对网络模型训练造成干扰的问题。