基于無監(jiān)督學習的風洞壓敏漆圖像配準算法

摘要： 為滿足壓強敏感涂料（簡稱“壓敏漆”）圖像準確、快速的配準需求，提出一種基于無監(jiān)督學習的壓敏漆圖像配準方法——PIR-Net。首先，針對風洞環(huán)境中零件的大程度形變問題，構造多尺度的網(wǎng)絡框架，實現(xiàn)壓敏漆圖像由粗到細的配準；其次，構造類似U-Net結(jié)構的卷積網(wǎng)絡，實現(xiàn)圖像宏觀結(jié)構特征和局部細節(jié)特征的融合；最后，設計基于結(jié)構相似性的損失函數(shù)并引入梯度場約束，以提高特征稀疏圖像的配準精度... （共13頁）