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申请/专利权人：四川新视创伟超高清科技有限公司
摘要：本发明提供基于深度学习的图像智能拼接方法及其拼接系统，属于图像处理技术领域，通过构建深度卷积神经网络模型，对各个待拼接图像进行特征提取和特征编码，得到图像块的特征表示和上下文编码。然后，结合相邻待拼接图像的特征表示和上下文编码，计算得到相邻待拼接图像的融合权重。基于融合权重，利用门控机制融合相邻待拼接图像，得到初步拼接图像。最后，利用全景优化生成网络对初步拼接图像进行迭代优化和增强，得到最终的拼接图像，本发明能够更准确地匹配和融合相邻图像的重叠区域，从而显著提高图像拼接的精度，减少拼接缝隙和错位现象，且提高图像的清晰度和对比度，使拼接后的图像更加自然、真实。
主权项：1.基于深度学习的图像智能拼接方法，其特征在于，拼接方法包括以下步骤：S1：基于预先构建的深度卷积神经网络对各个待拼接图像进行特征提取，并对提取的特征进行特征编码，得到各个图像块的特征表示和上下文编码；S2：确定相邻待拼接图像，并结合相邻待拼接图像的特征表示和上下文编码计算得到相邻待拼接图像的融合权重；S3：基于所述融合权重，利用门控机制融合相邻待拼接图像，得到初步拼接图像；S4：利用全景优化生成网络迭代优化并增强所述初步拼接图像，得到拼接图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川新视创伟超高清科技有限公司 基于深度学习的图像智能拼接方法及其拼接系统
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