| 基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法 |
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| 引用本文： | 潘文,张海民.基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法[J].安阳工学院学报,2022,21(4):57-62. |
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| 作者姓名： | 潘文 张海民 |
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| 作者单位： | 宣城职业技术学院信息工程系,安徽宣城242000,安徽信息工程学院计算机与软件工程学院,安徽 芜湖241000 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅自然科学重点研究项目 |
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| 摘 要： | 为更加高效地处理航拍图像,提出一种基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法。对航拍图像实施图像预处理,具体步骤包括辐射校正、几何校正。其中辐射校正采用的方法是灰度级线性变换。在几何校正中,坐标系统变换采用的方法是共线方程。通过精搜索和粗搜索相结合的方式实施航拍图像的配准处理,即对相似曲线获取的匹配位置实施适当地扩展,并将其单独划分出来,通过较快速度的传统配准方法实施缩小范围内的精匹配。基于深度学习,即通过卷积神经网络构建航拍图像分类模型,实现航拍图像的分类。设计一种通过直线特征来约束网格变形的图像自适应拼接算法,实现航拍图像自适应拼接。通过多组图像序列对设计方法实施性能测试,具体评估性能指标包括时间复杂度、视觉不一致性、失真矫正度。测试结果表明,设计方法的时间复杂度较低,缝合线处的拼接效果良好,实现航拍图像拼接中的高度失真矫正,取得了良好的设计成果。
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| 关 键 词： | 深度学习 航拍图像 灰度线性变换 自适应拼接 Harris角点检测 卷积神经网络 |
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