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基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法
被引量：
13
1
作者
牟琦
唐洋
+1 位作者
李占利
李洪安
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期239-244,共6页
针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗...
针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。
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关键词
图像拼接
网格加速统计算法(
gms
)
特征精匹配
最佳缝合线
图像融合
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职称材料
基于深度学习的图像特征匹配方法
被引量：
6
2
作者
徐梦莹
刘文波
+1 位作者
郑祥爱
蔡超
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期61-64,共4页
针对同一场景或同一物体的两组或多组图像的匹配问题,提出了一种基于深度学习的图像特征匹配方法。首先用SuperPoint网络框架提取图像特征点,在最近邻次近邻比值法的基础上通过网络运动统计(GMS)算法区分正确匹配点和错误匹配点,最后采...
针对同一场景或同一物体的两组或多组图像的匹配问题,提出了一种基于深度学习的图像特征匹配方法。首先用SuperPoint网络框架提取图像特征点,在最近邻次近邻比值法的基础上通过网络运动统计(GMS)算法区分正确匹配点和错误匹配点,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进一步剔除误匹配点对。实验结果表明:所提算法在图像发生光照以及视角变化时平均匹配确正确率达到95%以上,具有较好的匹配识别率和鲁棒性。
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关键词
深度学习
SuperPoint
网格运动统计算法
随机抽样一致性算法
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职称材料
题名
基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法
被引量：
13
1
作者
牟琦
唐洋
李占利
李洪安
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
西安科技大学机械工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期239-244,共6页
基金
中国博士后科学基金资助项目(2016M602941XB)~~
文摘
针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。
关键词
图像拼接
网格加速统计算法(
gms
)
特征精匹配
最佳缝合线
图像融合
Keywords
image stitching
grid-based
motion
statistics
(
gms
)
algorithm
precise feature matching
optimal seam
image fusion
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的图像特征匹配方法
被引量：
6
2
作者
徐梦莹
刘文波
郑祥爱
蔡超
机构
南京航空航天大学自动化学院
高速载运设施的无损检测监控技术工业和信息化部重点实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期61-64,共4页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB2003304)
国家自然科学基金资助项目(61871218)
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(KFJJ20190306)。
文摘
针对同一场景或同一物体的两组或多组图像的匹配问题,提出了一种基于深度学习的图像特征匹配方法。首先用SuperPoint网络框架提取图像特征点,在最近邻次近邻比值法的基础上通过网络运动统计(GMS)算法区分正确匹配点和错误匹配点,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进一步剔除误匹配点对。实验结果表明:所提算法在图像发生光照以及视角变化时平均匹配确正确率达到95%以上,具有较好的匹配识别率和鲁棒性。
关键词
深度学习
SuperPoint
网格运动统计算法
随机抽样一致性算法
Keywords
deep learning
SuperPoint
grid-based
motion
statistics
(
gms
)
algorithm
random sample consensus(RANSAC)
algorithm
分类号
TP391.5 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法
牟琦
唐洋
李占利
李洪安
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
13
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的图像特征匹配方法
徐梦莹
刘文波
郑祥爱
蔡超
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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