【摘 要】
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图像配准问题关注的是如何通过空间的几何变换将两幅或多幅图像中相似的部分进行对齐。U型卷积神经网络在图像配准任务中有着十分成功的应用。本文首先分析了U型卷积神经网络自身结构的正则性对图像配准的影响,然后以此为出发点改进了一个图像去噪领域的卷积神经网络,将其应用在图像配准任务中。最后在手写体数字数据集的类内图像上进行了配准实验,结果证明本文所提出的方法在可视化效果和数字指标上均有所提升。本文还展示了两种网络的泛化能力,以及多种正则项对于配准数值结果和可视化效果的影响。
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图像配准问题关注的是如何通过空间的几何变换将两幅或多幅图像中相似的部分进行对齐。U型卷积神经网络在图像配准任务中有着十分成功的应用。本文首先分析了U型卷积神经网络自身结构的正则性对图像配准的影响,然后以此为出发点改进了一个图像去噪领域的卷积神经网络,将其应用在图像配准任务中。最后在手写体数字数据集的类内图像上进行了配准实验,结果证明本文所提出的方法在可视化效果和数字指标上均有所提升。本文还展示了两种网络的泛化能力,以及多种正则项对于配准数值结果和可视化效果的影响。
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