基于共享编码器、辅助解码器和金字塔解码器多尺度特征融合的可变形图像配准
计算机视觉与模式识别
2024-08-13 v1 人工智能
摘要
在本工作中，我们提出了一种新颖的可变形卷积金字塔网络用于无监督图像配准。具体而言，所提出的网络通过添加一个额外的共享辅助解码器来增强传统金字塔网络，该解码器为配准任务提供来自未混合图像对的多尺度高层特征信息。在配准过程中，我们还设计了一个多尺度特征融合模块，从全局和局部上下文中提取对配准任务最有益的特征。验证结果表明，该方法能够捕捉复杂变形，同时实现更高的配准精度并保持平滑且合理的变形。
引用
@article{arxiv.2408.05717,
title = {Deformable Image Registration with Multi-scale Feature Fusion from Shared Encoder, Auxiliary and Pyramid Decoders},
author = {Hongchao Zhou and Shunbo Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.05717},
year = {2024}
}