摘要
本申请公开了一种图像拼接方法、设备及存储介质;该方法包括通过拼接模型将成对或成组的待拼接图像融合为融合图像;所述拼接模型包括依次连接的拼接网络、相关性分析网络和融合网络;通过拼接网络提取待拼接图像的深层语义特征与浅层细节特征,相关性分析网络通过挖掘图像间的上下文关联信息,能够更准确地判断图像间的重叠关系与空间位置,结合最小外接矩形尺寸的动态确定,大幅降低了配准偏差。融合网络编码阶段通过减小特征图尺寸增强特征表达能力,解码阶段通过恢复尺寸实现深浅层特征的精细化融合。三个网络协同有效解决传统方法计算复杂度高、配准精度低、拼接质量差等问题,适配移动设备与复杂场景应用需求。
技术关键词
配准特征
图像拼接方法
特征提取模块
拼接模型
语义特征
注意力
融合网络编码
编码模块
解码模块
通道
采样模块
尺寸
超定方程组
控制点
上采样
交互机制
系统为您推荐了相关专利信息
语义特征
信息检索
评估设备
计算机程序产品
评估装置
红外图像处理方法
读出噪声
条纹
像素
浅层特征提取
多层次特征
跨层信息交互
全局特征提取
深度卷积神经网络
多尺度特征提取
多模态数据融合
终端设备
预警模型
预警方法
中心服务器
案件数据
分类模型构建
词嵌入向量
分类方法
模型超参数