摘要
本申请实施例提供一种图像配准方法及应用于图像配准的模型训练方法。该方法包括:获取在视图下的待处理图像数据;其中,所述待处理图像数据包括三维图像中的单椎体的投影图像和二维图像;根据配准模型对多个所述视图下的待处理图像数据进行处理,得到所述待处理图像数据中所述单椎体的旋转点的旋转点特征;根据所述配准模型,对多个视图下的待处理图像数据和所述待处理图像数据中单椎体的旋转点的旋转点特征进行处理,得到所述单椎体的配准参数;根据所述配准参数,对所述单椎体的投影图像和二维图像进行配准处理。该方法用以达到提高配准参数准确性的效果。
技术关键词
训练图像数据
旋转点
椎体
特征提取模块
分支
图像配准方法
模型训练方法
变换特征
计算机执行指令
参数
图像配准装置
模型训练装置
图像特征提取
处理器
可读存储介质
计算机程序产品
存储器
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神经网络模型
图像配准方法
多层次特征提取
译码模块
编码模块
探地雷达图像
深度学习网络
雷达图像数据
智能成像模型
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储层孔隙度预测方法
测井曲线数据
超参数
异构特征
随机森林
姿态特征
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交叉注意力机制
纹理特征
特征提取算法