基于深度学习的图像配准方法综述

作者:黄鹏; 郭春生*; 陈华华; 张宏宽
来源:杭州电子科技大学学报(自然科学版), 2020, 40(06): 37-44.
DOI:10.13954/j.cnki.hdu.2020.06.007

摘要

图像配准是图像处理和计算机视觉领域中的关键技术。近年来,随着深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得突破性进展,基于深度学习的图像配准方法也不断涌现。系统介绍了基于深度学习的图像配准方法,将其分为基于特征的组合配准方法、有监督学习的直接配准方法以及无监督学习的直接配准方法三大类,比较分析了各种配准方法的优劣。并以此为基础,对基于深度学习的图像配准方法未来的研究趋势进行了展望。