深度学习图像配准 Image Registration: From SIFT to Deep Learning

深度学习图像配准是指利用深度学习模型来实现图像配准的技术。传统的图像配准方法如SIFT等需要手工设计特征并进行匹配，而深度学习图像配准则是通过训练神经网络来自动学习特征并进行匹配。这种方法可以更准确地匹配图像，尤其是在图像存在大量扭曲或噪声的情况下。

深度学习图像配准的算法可以分为两类：基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。基于局部特征的方法主要是对图像中的局部区域进行特征提取，例如使用SIFT等算法提取图像中的局部特征点，并利用这些特征点进行配准。而基于全局特征的方法则是对整张图像进行特征提取，例如使用卷积神经网络（CNN）提取图像的全局特征，并利用这些特征进行配准。

近年来，深度学习图像配准方法已经在医学影像、遥感图像、计算机视觉等领域得到广泛应用。