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

深度学习图像配准（Image Registration）是指将不同图像或同一图像的不同部分进行对齐，以便进行后续处理，例如目标跟踪、图像融合等。传统的图像配准方法主要基于特征提取和匹配，其中SIFT（尺度不变特征变换）是最常用的特征之一。然而，随着深度学习的发展，越来越多的研究开始尝试使用深度学习方法进行图像配准。这些方法主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度学习模型，通过学习图像之间的相似性来进行图像配准。这些方法相对于传统的方法，具有更高的准确度和鲁棒性。