1.一种图像配准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待校正眼底图像和参考眼底图像，利用包括可变形卷积层和全连接层的深度学习模型，确定所述待校正眼底图像和所述参考眼底图像的匹配关系数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述利用所述可变形卷积层，分别对所述待校正眼底图像和所述参考眼底图像进行特征提取，确定所述待校正眼底图像和所述参考眼底图像各自的特征点之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述原始待校正眼底图像和所述原始参考眼底图像进行血管提取处理，确定所述待校正眼底和所述参考眼底图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始待校正二值化图像和所述原始参考二值化图像、所述原始待校正眼底图像和所述原始参考眼底图像，确定所述待校正眼底和所述参考眼底图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于待校正眼底图像和参考眼底图像，利用包括可变形卷积层和全连接层的深度学习模型，确定所述待校正眼底图像和所述参考眼底图像的匹配关系数据之前，还包括：
7.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
8.一种图像配准装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至7任一项所述的方法。