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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于迭代优化的多模态图像配准方法及系统，获取若干张低光照图像并处理，得到训练集和验证集，搭建多模态图像配准神经网络模型，通过训练集对多模态图像配准神经网络模型进行训练，并使用损失函数计算损失，得到训练后的多模态图像配准神经网络模型，使用验证集对训练后的多模态图像配准神经网络模型进行迭代优化并判断是否满足迭代终止条件，得到迭代优化后的多模态图像配准神经网络模型，获取真实场景下的多模态图像并组成待配准图像对，将待配准图像对输入迭代优化后的多模态图像配准神经网络模型处理，得到配准融合后的图像。该方法可提高参考图像和待匹配图像组成的图像对在配准过程中的鲁棒性。
主权项：1.一种基于迭代优化的多模态图像配准方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取若干张低光照图像并进行图像增强处理，将增强后的图像划分为待匹配图像和参考图像并组成若干个图像对，将若干个图像对分为训练集和验证集；S2、搭建多模态图像配准神经网络模型，该模型包括依次连接的金字塔信息提取模块、邻域注意力模块和多层感知机模块，金字塔信息提取模块用于接收并提取输入图像对的特征映射，邻域注意力模块用于接收特征映射并处理，得到压缩后的特征映射，多层感知机模块用于接收压缩后的特征映射并处理，得到输入图像对的图像转换参数矩阵；S3、通过训练集对多模态图像配准神经网络模型进行训练，设置损失函数计算训练集中每个图像对的损失值并更新网络参数，得到训练后的多模态图像配准神经网络模型；S4、预设迭代终止条件，使用验证集对训练后的多模态图像配准神经网络模型进行迭代优化并判断是否满足迭代终止条件，得到迭代优化后的多模态图像配准神经网络模型；S5、获取真实场景下的多模态图像并组成待配准图像对，将待配准图像对输入迭代优化后的多模态图像配准神经网络模型处理，得到待配准图像对的图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对待配准图像对中的待匹配图像进行转换，并将待匹配图像转换后的图像和待配准图像对中的参考图像进行配准融合，得到配准融合后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于迭代优化的多模态图像配准方法及系统
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