[发明专利]图像配准模型训练方法及装置、图像处理方法

权利要求书

1.一种图像配准模型训练方法，其特征在于，包括：

利用形变学习子模型，基于待配准眼底图像样本和参考图像样本，对所述待配准眼底图像样本进行处理，获得形变图像样本，所述待配准眼底图像样本的模态和所述参考图像样本的模态不同；

利用第一特征点提取子模型，提取所述形变图像样本的关键点，获得形变图像关键点信息；

利用所述第一特征点提取子模型，提取所述参考图像样本的关键点，获得参考图像关键点信息；

基于所述形变图像关键点信息和所述参考图像关键点信息，利用第一损失函数，进行损失计算，获得第一损失值；

基于所述第一损失值，调整所述形变学习子模型的参数；

利用逆形变学习子模型，基于所述待配准眼底图像样本和所述参考图像样本，对所述参考图像样本进行逆形变处理，获得逆形变参考图像样本；

基于所述逆形变参考样本和所述待配准眼底样本，获得第二损失值；

利用所述第二损失值，调整所述逆形变学习子模型的参数，并循环迭代所述逆形变学习子模型；

循环迭代所述形变学习子模型，直到所述第一损失值满足第一收敛条件，且所述第二损失值满足第二收敛条件，获得训练好的形变学习子模型，并将所述训练好的形变学习子模型确定为图像配准模型，所述图像配准模型用于基于待配准眼底图像和参考图像，对所述待配准眼底图像进行形变，得到形变图像，并将所述形变图像确定为所述待配准眼底图像对应的配准图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形变学习子模型包括第一卷积神经网络层、第二卷积神经网络层、第三卷积神经网络层、第一transformer层和第二transformer层，所述形变处理包括第一形变处理和第二形变处理，所述利用形变学习子模型，基于待配准眼底图像样本和参考图像样本，对所述待配准眼底图像样本进行处理，获得形变图像样本，包括：

利用所述第一卷积神经网络层，基于所述待配准眼底图像样本和所述参考图像样本，确定第一形变场；

利用所述第二卷积神经网络层，提取所述待配准眼底图像样本的局部特征；

利用所述第三卷积神经网络层，基于所述第一形变场对所述待配准眼底图像样本的局部特征进行所述第一形变处理，确定所述待配准眼底图像样本的局部特征形变结果；

利用所述第一transformer层，基于所述待配准眼底图像样本，提取所述待配准眼底图像样本的全局特征；

利用所述第二transformer层，基于所述第一形变场、所述待配准眼底图像样本的局部特征形变结果和所述待配准眼底图像样本的全局特征，进行所述第二形变处理，获得所述形变图像样本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述逆形变参考样本和所述待配准眼底样本，获得第二损失值，包括：

利用第二特征点提取子模型，提取所述逆形变参考图像样本的关键点，获得逆形变参考图像关键点信息；

利用所述第二特征点提取子模型，提取所述待配准眼底图像样本的关键点，获得待配准眼底图像关键点信息；

基于所述逆形变参考图像关键点信息和所述待配准眼底图像关键点信息，利用第二损失函数，进行损失计算，获得所述第二损失值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

利用逆形变学习子模型，基于所述形变图像样本和所述待配准眼底图像样本，并对所述形变图像样本进行逆形变处理，获得逆形变图像样本；

基于所述逆形变图像样本和所述待配准眼底图像样本，利用第三损失函数，进行损失计算，获得第三损失值；

基于所述第三损失值，调整所述形变学习子模型的参数；

所述循环迭代所述形变学习子模型，直到所述第一损失值满足第一收敛条件，且所述第二损失值满足所述第二收敛条件，获得训练好的形变学习子模型，包括：

循环迭代所述形变学习子模型，直到所述第一损失值满足所述第一收敛条件，且所述第二损失值满足第二收敛条件，且所述第三损失值满足第三收敛条件，获得所述训练好的形变学习子模型。