【摘 要】
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近些年来,图像拼接技术成为了计算机视觉领域的一个研究热点。传统的图像拼接技术在面对弱纹理或无纹理的图像时,如林区、天空以及海面等场景,由于特征检测能力不足,从而会导致拼接效果不佳;在深度学习中,有监督的方法由于数据集的标记工作存在人工成本高,时间开销大等问题,导致该方法难以得到普及;而无监督的方法由于图像间的视差问题,在面对大视差的待拼接图像时,其拼接结果也往往不太理想。为了更好的对林区图像进行拼
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近些年来,图像拼接技术成为了计算机视觉领域的一个研究热点。传统的图像拼接技术在面对弱纹理或无纹理的图像时,如林区、天空以及海面等场景,由于特征检测能力不足,从而会导致拼接效果不佳;在深度学习中,有监督的方法由于数据集的标记工作存在人工成本高,时间开销大等问题,导致该方法难以得到普及;而无监督的方法由于图像间的视差问题,在面对大视差的待拼接图像时,其拼接结果也往往不太理想。为了更好的对林区图像进行拼接,本文提出了一个全新的、无监督的深度学习图像拼接算法,其在面对特征较少且拥有不同视差问题的林区图像,皆拥有较好的图像拼接效果。该算法主要分为单应变换和图像缝合两部分:（1）在基于transformer的单应变换网络中,以卷积神经网络强大的特征提取能力为基础,采用单应变换的方式,在求得图像间的单应变换矩阵后,利用transformer将特征映射通过单应矩阵进行空间变换,从而将大视差的待拼接图像转换为小视差的待拼接图像,其在保证图像内容完整性的同时,也降低了待拼接图像间的视差问题;（2）在基于注意力机制的图像缝合网络中,以VGG-16网络为基础,首先对小视差的图像进行缝合操作,然后采用卷积神经网络和SE注意力机制相结合的方式,解决了初步图像缝合后存在的色彩亮度不一致以及色彩失真等问题。经过实验对比,在主观视觉方面,本文所提出的算法在各类不同的林区场景拼接任务中,拼接缝自然且拼接伪影较少,同时色彩失真率较低;在量化分析方面,本文所提出图像拼接算法的PSNR值比SIFT算法提升了1.991 d B,比SFE算法提升了11.7921 d B,比DHN算法提升了0.803 d B;且本文所提出图像拼接算法的SSIM值比SIFT算法提升了7.37%,比SFE算法提升了8.68%,比DHN算法提升了2.32%。
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