【摘 要】
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针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题,提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法,通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接.通过两次实验将该算法与传统算法进行对比.首先,以欧氏距离作为评价指标,分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计,对它们的图像配准能力进行评估.其次,在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果.实验结果表明,卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力,因此对于外观产生较大变化的遥感图像,可采用该算法代替传统算法实现图像拼接,得到
【机 构】
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吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;长春市公安局 网安支队,长春 130051
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针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题,提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法,通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接.通过两次实验将该算法与传统算法进行对比.首先,以欧氏距离作为评价指标,分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计,对它们的图像配准能力进行评估.其次,在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果.实验结果表明,卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力,因此对于外观产生较大变化的遥感图像,可采用该算法代替传统算法实现图像拼接,得到更精确的全景图像.
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