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摘要：本申请涉及一种基于语义引导多单应性估计的无监督图像拼接方法，利用语义分割平面分布一致的优势，实现了语义平面与多单应性估计的结合，打破了传统方法和深度学习方法在图像拼接上的局限性。本申请使用语义分割网络将图像进行分割，并将初步分割的结果进行后处理获得多个平面区域，在计算代价相同的情况下，本申请显著提升了平面的分布一致性；使用八个正交流基进行参数化单应性，提升了不规则平面单应性估计的准确性，从而实现了精确、一致和鲁棒的图像拼接。
主权项：1.一种基于语义引导多单应性估计的单应性变换网络构建方法，其特征在于，包括：获取自然图像数据集，所述自然图像数据集中的样本为图像对，所述图像对包括参考图像和目标图像；所述图像对中的每个图像为包含多平面区域的图像；对所述样本中的每个图像采用语义分割模型进行初步分割，得到每个图像对应的掩码集合，所述掩码集合包括多个掩码，每个掩码对应一个平面区域，所述掩码带有语义标签；针对每个图像对的两个掩码集合进行预处理，得到匹配的平面区域掩码对集合，所述匹配的平面区域掩码对集合包括多个掩码对，每个掩码对中的两个掩码属于不同的掩码集合，且具有相同的语义标签；将所述匹配的平面区域掩码对集合中的每个掩码对，与图像对进行逐元素相乘，得到平面区域图像对集合；所述平面区域图像对集合中包括多个平面区域图像对；构建单应性变换网络；所述单应性变换网络包括特征提取模块、相关性计算模块、回归网络、参数化单应性模块；所述单应性变换网络用于基于所述平面区域图像对集合中的每个平面区域图像对，得到每个平面区域的单应性变换流；基于所述平面区域图像对集合对所述单应性变换网络进行训练，得到训练后的单应性变换网络。
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百度查询： 中煤科工集团信息技术有限公司 一种基于语义引导多单应性估计的无监督图像拼接方法
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