典型文献
基于全局和局部特征的图像拼接方法
文献摘要：
针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法.同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像.实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.
文献关键词：
图像拼接;全局和局部特征;深度学习;单应性变换
中图分类号：
作者姓名：
许向阳;袁杉杉;王军;戴亚平
作者机构：
北京理工大学 自动化学院,北京 100081;北京九如仪器有限公司,北京 100039
文献出处：
引用格式：
[1]许向阳;袁杉杉;王军;戴亚平-.基于全局和局部特征的图像拼接方法)[J].北京理工大学学报,2022(05):502-510
A类：
拼接顺序
B类：
全局和局部特征,图像拼接方法,统序,序列图像,拼接算法,误差累积,大视场角,低分辨率,全局图,小视,局部图,传统算法,面积比,等比例,大全,缩放,影后,重叠区域,一幅,全景图像,特征匹配,时局,相互独立,拼接误差,单应性变换
AB值：
0.312889
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