一种基于深度学习的多环境适用的图像拼接方法

本发明公开了一种基于深度学习的多环境适用的图像拼接方法，包括：获取若干高分辨率图像，采用双线性插值算法对所述高分辨率图像进行降采样后，采用Superpoint算法获取图像特征点；采用Lightglue算法对所述图像特征点进行匹配，将所述高分辨率图像投影到同一坐标系下，生成对应的掩膜；根据所述掩膜对所述高分辨率图像之间的重叠部分进行色彩增益补偿，获得色彩增益补偿后的高分辨率图像；对所述色彩增益补偿后的高分辨率图像使用无监督的深度学习网络进行拼接，完成多环境适用的图像拼接。本发明有效的减少了在拼接的过程中的失真和裂痕，使拼接后的图像更适合于人眼观察，无明显的割裂感。