图像配准方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
明钰****甜甜
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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、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
图像配准方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。本申请涉及一种图像配准方法,将参考帧中的参考图像块与待配准帧中的待配准图像块进行全局配准,确定参考图像块的全局配准结果。将参考帧中的参考图像块与待配准帧中的待配准图像块进行块匹配,确定参考图像块的块匹配结果。根据全局配准结果及块匹配结果,确定参考帧的目标图像配准结果。可以综合考虑全局配准结果及块匹配结果的配准效果,确定参考帧的目标图像配准结果。提高了将参考帧与待配准帧进行图像配准的准确性,进而也提高了将参考帧与待配准帧进行融合所得图像的降噪效果。同时,因为
图像配准方法、电子设备及可读存储介质.pdf
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。
多模态图像的配准方法及其配准装置和计算机可读存储介质.pdf
本发明提供了一种多模态图像的配准方法及其配准装置和计算机可读存储介质,所述配准方法包括步骤:获取参考图像和待配准图像;对所述参考图像和所述待配准图像进行预处理;基于互信息作为配准测度,得到第一步的旋转平移矩阵,采用第一步的旋转平移矩阵进行初步配准;分别提取所述参考图像和所述待配准图像的目标局部对象的关键点特征向量;以及将提取到关键点特征向量进行配准,得到第二步的旋转平移矩阵,采用第二步的旋转平移矩阵进行目标局部对象配准。本发明通过基于互信息作为配准测度的初步配准和关键点特征向量配准,较好解决了局部组织形变
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