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发明公开
基于注意力机制和对比学习的多模态图像配准方法审中-实审

公开(公告)号：CN117132627A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311021110.1

申请日：2023-08-14

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 上海航天精密机械研究所

Inventor： 陈斌 , 黄振荣

IPC: G06T7/30 , G06N3/045 , G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像配准技术领域，公开了一种基于注意力机制和对比学习的多模态图像配准方法，包括将初始模态图像A和初始模态图像B输入配准网络中，生成形变场，并优化形变场的生成；将初始模态图像A输入翻译网络并得到翻译模态图像Bt；将翻译模态图像Bt经过形变场形变后的图像与初始模态图像A等进行像素块级别的对比损失；将翻译模态图像Bt经过形变场形变后的图像与初始模态图像B等进行逐像素值的L1损失；促使配准网络生成光滑形变场；以最小化上述像素块级别的对比损失的和为目标，训练优化翻译网络和配准网络。本发明能够达到较高的配准精准度和配准效率。

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