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多模态图像匹配方法及应用综述( A review of multimodal image matching: Methods and applications )
X Jiang J Ma G Xiao Z Shao X Guo
多模态图像匹配是指从两幅或多幅具有显著模态或非线性外观差异的图像中识别并对应相同或相似的结构/内容,是医学、遥感和计算机视觉等广泛应用中的一个基本和关键问题。在过去的几十年里,由于消除多模态图像匹配中固有的模态变异和几何变形的挑战,提出了越来越多和多样化的方法,尤其是在深度学习时代。然而,对传统的和最近的可训练方法及其在不同研究领域的应用缺乏全面的回顾和分析。为此,在本文中,我们首先介绍了两个通用框架,即基于区域和基于特性的框架,就其核心组件、分类法和过程细节而言。其次,根据医学、遥感和计算机视觉等领域的成像特性,对多模态图像匹配方法从手工方法到深度方法进行了全面的综述。在收集和标注的包含常见类型多模态图像对的各种数据集上,对兴趣点检测、描述与匹配以及图像配准进行了广泛的实验比较。最后,我们简要介绍和分析了多模态图像匹配的几个典型应用,揭示了多模态图像匹配的意义,并对这些多模态图像匹配方法进行了深入的讨论和总结,同时也为相关研究领域的研究人员和工程师提供了未来的发展趋势,以取得进一步的突破。
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