基于深度学习的多镜头图像实时拼接优化方法

本发明涉及图像实时拼接技术领域，更具体地说，涉及基于深度学习的多镜头图像实时拼接优化方法，包括：获取多个镜头采集的图像数据；获取多个镜头的初始拍摄参数；基于图像数据，利用深度学习模型提取图像特征；根据图像特征，执行图像配准操作；基于配准结果，计算图像拼接权重；根据拼接权重，生成拼接图像；输出拼接图像；基于拼接图像的质量评估结果，更新拍摄参数，通过设计专门的深度学习模型，大幅提高了特征提取和匹配的准确性和鲁棒性。该模型能够适应各种复杂场景，如光照变化、纹理重复等，有效克服了传统方法在这些情况下的局限性。特别是在动态场景中，本发明的方法表现出了优异的适应能力，为实时视频拼接提供了可靠的技术支持。