一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法

一种面向角膜激光共聚焦显微镜的多图自动快速拼接方法。通过构建初始数据集并进行受控数据增强，包括亮度校正、裁剪和位移扰动，生成带有标签的合成数据集。设计了一个包含特征提取器、特征最大相关性匹配层和回归子网络预测头的神经网络模型，利用合成数据集进行训练，以预测图像间的偏移量。该方法采用多尺度预测策略，结合深层和浅层特征图的信息，提高拼接精度。最终，通过图像预处理和偏移量预测，实现多张图像的自动快速拼接，有效扩大成像视野，提升图像分析的准确性和效率。此方法不仅克服了传统拼接技术的局限性，还能够利用GPU加速，显著提高了处理速度，为眼部疾病的研究和诊断提供了一个全新的技术平台。