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基于深度学习的图像配准

1.引言

图像配准技术在医学影像、遥感影像、计算机视觉等领域中具有广泛的应用。传统的图像配准方法通常依赖于手工设计的特征和优化算法，这些方法在处理复杂图像时往往表现不佳。近年来，深度学习技术的快速发展为图像配准提供了新的解决方案。深度学习方法能够自动学习图像的高维特征，从而提高配准的准确性和鲁棒性。本章节将详细介绍基于深度学习的图像配准技术，包括其基本原理、模型结构、训练方法以及应用案例。

2.深度学习图像配准的基本原理

2.1深度学习概述

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络自动学习数据的高维特征。在