【摘 要】
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针对当前视频拼接方法仅考虑图像低阶几何特征而没有考虑图像高阶语义特征的问题,提出融合图像高阶语义信息的视频拼接方法,并采用多线程编程方式提高拼接速度。主要贡献包括
【基金项目】
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国家自然科学基金(61105092,61473042)资助课题
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针对当前视频拼接方法仅考虑图像低阶几何特征而没有考虑图像高阶语义特征的问题,提出融合图像高阶语义信息的视频拼接方法,并采用多线程编程方式提高拼接速度。主要贡献包括:(1)自适应动态视频拼接系统框架;(2)融合语义的高效特征匹配算法;(3)融合语义的视频拼接质量评价算法。为验证提出算法的有效性,使用车载摄像机在校园环境内进行动态视频拼接实车实验。实验结果显示,相比于传统方法,该匹配算法正确率提升了50%左右,拼接评价算法更符合人眼视觉,方法的拼接质量提升了25%左右,具有较高的鲁棒性与准确性。
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