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摘要
本发明公开了一种联合可变形卷积与模态转换的图像配准方法,涉及图像配准技术领域,包括以下步骤：S1、获取源图像；S2、构建基于循环一致性生成对抗网络的图像模态转换网络；S3、构建基于可变形卷积的多级细化变形场估计网络；S4、构建重采样器；S5、构建基于无监督图像配准的双向相似损失函数。本发明采用上述的一种联合可变形卷积与模态转换的图像配准方法,将可见光图像转换为伪红外图像,提高图像特征匹配的准确性,构建基于可变形卷积的多级细化变形场估计网络,利用可变形卷积对图像边缘特征的精确提取,通过多级细化策略学习准确的变形场,采用变形场对真实红外图像进行重采样和精细变形,实现红外图像和可见光图像的精确配准。
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