基于深度学习的图像配准方法综述 |
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作者姓名: | 黄鹏 郭春生 陈华华 张宏宽 |
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作者单位: | 1. 杭州电子科技大学通信工程学院;2. 数源科技股份有限公司 |
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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。
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关 键 词: | 图像配准 深度学习 组合配准方法 直接配准方法 |
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