基本信息

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文档摘要

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深度学习赋能下的异源图像配准技术：方法、应用与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化信息爆炸的时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于医学、遥感、计算机视觉等众多领域。不同传感器获取的图像往往具有不同的特性，如医学领域中CT图像与MRI图像、遥感领域中的光学图像与SAR图像等，这些图像被称为异源图像。异源图像配准旨在将不同来源、不同模态的图像在空间上进行对齐，使它们在同一坐标系下能够准确对应，从而实现信息的融合与综合分析，在诸多实际应用中发挥着不可或缺的关键作用。

在医学影像领域，基于深度学习的异源图像配准技术为疾病的精准诊断与个性化治疗开辟了新的道路。以脑部疾病诊断