基于全局单应性估计的轻量级图像配准方法、系统及装置
公开
摘要
本发明公开一种基于全局单应性估计的轻量级图像配准方法、系统及装置，包括：基于现有的数据集构建训练数据集，在训练数据集中提取基准图像和待配准图像；基于ShuffleNetV2网络构建的神经网络，获取待配准特征图像和基准特征图像；匹配待配准特征图像与基准特征图像，获取待配准特征图像的每个位置的相对位移期望；对相对位移期望进行回归预测处理，获得待配准图像4个顶点坐标位移；基于顶点坐标位移和DLT函数获取单应性矩阵；基于训练数据集训练网络结构输出算法模型；输入待配准图像至所获取的算法模型，根据单应性矩阵，将待配准图像扭曲到基准图像坐标系完成配准。本发明能够节省内存消耗，提高图像配准速度，在CPU或GPU环境下，模型运行所需硬件代价小。
基本信息
专利标题 ：
基于全局单应性估计的轻量级图像配准方法、系统及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565511A
申请号 ：
CN202210190445.5
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘帅肖洪金许翔肖嘉华秦志杰
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
张宇鸽
优先权 ：
CN202210190445.5
主分类号 ：
G06T3/00
IPC分类号 ：
G06T3/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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