基于全局相似性约束的多视点图像拼接

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针对在大视差场景下进行图像拼接时容易出现的扭曲、失真、重影等现象,提出了一种基于全局相似性约束的多视点图像拼接算法。在传统细分网格模型的基础上,添加一个先验的全局相似约束项,对待拼接图像在整体上进行相似性转化,同时分别选取视角不同、亮度不同、复杂场景的三组图像,与已有算法的拼接效果进行对比,并采用质量评价方法对图像进行客观评价。结果表明:提出的方法在拼接效果上可以有效降低已有方法对大视差图像拼接时产生的扭曲和重影,且质量评价提高了10%以上;由于对图像的视角及场景深度无严格要求,因而具有良好的适应性
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