典型文献
基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
潘文;张海民
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]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(04):57-62
A类：
自适应拼接,灰度线性变换
B类：
拼接方法,图像预处理,具体步骤,辐射校正,几何校正,灰度级,正中,坐标系统,共线方程,配位,分出,统配,配准方法,小范,精匹配,网络构建,图像分类,分类模型,直线特征,网格变形,拼接算法,图像序列,实施性,时间复杂度,不一致性,失真,缝合线,航拍图像拼接,设计成果,Harris,角点检测
AB值：
0.253063
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