摘要
本发明公开了一种基于无监督学习的无人机图像对齐方法,包括:构建图像数据集;图像数据集中的样本为图像对,图像对包含待对准图像以及目标图像;对图像数据集进行扩充增强,并对扩充增强后的图像对进行尺寸统一;构建无人机图像对齐模型的输入;利用无监督学习网络构建无人机图像对齐模型;无人机图像对齐模型包括编码器、解码器、可微分线性变换模块以及可微分单应变换模块;利用图像数据集对无人机图像对齐模型进行训练,保存训练好的无人机图像对齐模型用于待对齐图像对的对齐。本发明无需人工标注,并能在不同场景、天气、图像噪声干扰下,鲁棒地将无人机图像进行对齐。
技术关键词
图像对齐方法
无监督学习
卷积模块
无人机相机
构建无人机
矩阵
解码器
编码器
坐标
图像特征信息
输出特征
小孔成像原理
像素
镜像
双线性插值
亮度
级联
系统为您推荐了相关专利信息
多尺度融合网络
多模态特征
计步方法
融合特征
加权特征
无人机遥感
实时检测方法
特征提取器
卷积模块
更新模型参数
浅层特征提取
图像上下文信息
编码器
解码器
裂缝