图像配准模型的训练方法、图像融合方法及应用

本发明公开了一种图像配准模型的训练方法、图像融合方法及应用。其中，图像配准模型的训练方法，包括：建立训练样本集，训练样本集包括在不同视角对目标对象拍摄的图像样本；对图像样本进行全局配准，并生成稀疏图；基于目标代价函数对图像配准模型进行训练，以确定图像配准模型的模型参数，其中，所述目标代价函数包括参考光流场，所述图像配准模型基于多层迭代求解光流场以配准图像样本，并在求解出当前层光流场后，利用所述稀疏图对当前层光流场进行优化，作为下一层迭代求解时目标代价函数的参考光流场。本发明的图像配准模型的训练方法能够减少由于视差导致多张图像在配准时可能出现伪影、扭曲、细节丢失等异常问题的情况产生。