基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的風(fēng)洞壓敏漆圖像配準(zhǔn)算法

摘要： 為滿足壓強(qiáng)敏感涂料（簡(jiǎn)稱“壓敏漆”）圖像準(zhǔn)確、快速的配準(zhǔn)需求，提出一種基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的壓敏漆圖像配準(zhǔn)方法——PIR-Net。首先，針對(duì)風(fēng)洞環(huán)境中零件的大程度形變問(wèn)題，構(gòu)造多尺度的網(wǎng)絡(luò)框架，實(shí)現(xiàn)壓敏漆圖像由粗到細(xì)的配準(zhǔn)；其次，構(gòu)造類似U-Net結(jié)構(gòu)的卷積網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)圖像宏觀結(jié)構(gòu)特征和局部細(xì)節(jié)特征的融合；最后，設(shè)計(jì)基于結(jié)構(gòu)相似性的損失函數(shù)并引入梯度場(chǎng)約束，以提高特征稀疏圖像的配準(zhǔn)精度...