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摘要
本发明提供基于偏微分对抗学习的图像配准方法、系统、设备和介质,包括：利用先验知识和基函数表示法构建微分项备选库；基于生成对抗网络基本结构,学习微分项备选库中微分项对应系数；所述生成对抗网络的生成器采用多个单层回归网络；在生成对抗网络的损失函数中增加梯度惩罚项和正则项,实现微分项的稀疏选择；通过训练后的生成对抗网络的得到目标偏微分方程；利用目标偏微分方程对预处理后的待配准图像进行空间变形,得到配准后图像。本发明能够充分利用待配准图像之间的潜藏关系,发掘图像配准这类变化中共同的规律并用偏微分方程这类系数的方式刻画,极大减少了模型的参数量,提高网络学习效率的同时提升了图像配准的稳定性与准确率。
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