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申请/专利权人：西安爱生技术集团有限公司;西安电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法。首先，获取多模态图像对数据集；然后，构建特征检测与匹配网络模型网络模型，以获取的数据集中的图像对为输入量，以其匹配点对为输出量，对该网络进行训练；接着，利用训练好的网络提取得到待配准图像的匹配点对，并利用GSM算法进行误匹配点剔除，得到最终的空间变换模型；最后，对待配准图像进行图像变换，并通过薄板样条插值法得到配准结果。本发明结合了深度学习方法和几何特征方法的优点，在挖掘深层语义信息的同时保留了空间细节信息，能够确保特征匹配的准确性和有效性，提高多模态图像配准的精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法，其特征在于步骤如下：步骤1：获取多模态图像对数据集，包含同一场景的若干组光学-光学、光学-红外、光学-深度、光学-地图、光学-SAR图像、白天-夜晚图像对，每个图像对中一幅作为参考图像，另一幅作为待配准图像；步骤2：构建特征检测与匹配网络模型，以步骤1获取的数据集中的图像对为输入量，以其匹配点对为输出量，对该网络进行训练；步骤3：对于两幅给定的待配准图像，将其输入到步骤2训练好的特征检测与匹配网络，得到图像的匹配点对；步骤4：利用GSM算法对匹配点对进行误匹配点剔除，再根据剩余匹配点对按下式计算得到空间变换模型： 其中，xref,yref表示参考图像中点的坐标，xsen,ysen表示待配准图像中对应匹配点的坐标，s表示缩放因子，θ表示旋转角度，tx和ty分别表示水平和垂直方向的平移量；步骤5：利用步骤4获得的空间变换模型对待配准图像进行变换计算，得到经过空间变换的图像特征点，再采用薄板样条插值法对图像特征点进行插值处理，得到图像的配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安爱生技术集团有限公司 西安电子科技大学 基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法
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