【摘 要】
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为更加高效地处理航拍图像，提出一种基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法。对航拍图像实施图像预处理，具体步骤包括辐射校正、几何校正。其中辐射校正采用的方法是灰度级线性变换。在几何校正中，坐标系统变换采用的方法是共线方程。通过精搜索和粗搜索相结合的方式实施航拍图像的配准处理，即对相似曲线获取的匹配位置实施适当地扩展，并将其单独划分出来，通过较快速度的传统配准方法实施缩小范围内的精匹配。基于深度学习，即
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学重点研究项目（KJ2021A1206）；
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为更加高效地处理航拍图像，提出一种基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法。对航拍图像实施图像预处理，具体步骤包括辐射校正、几何校正。其中辐射校正采用的方法是灰度级线性变换。在几何校正中，坐标系统变换采用的方法是共线方程。通过精搜索和粗搜索相结合的方式实施航拍图像的配准处理，即对相似曲线获取的匹配位置实施适当地扩展，并将其单独划分出来，通过较快速度的传统配准方法实施缩小范围内的精匹配。基于深度学习，即通过卷积神经网络构建航拍图像分类模型，实现航拍图像的分类。设计一种通过直线特征来约束网格变形的图像自适应拼接算法，实现航拍图像自适应拼接。通过多组图像序列对设计方法实施性能测试，具体评估性能指标包括时间复杂度、视觉不一致性、失真矫正度。测试结果表明，设计方法的时间复杂度较低，缝合线处的拼接效果良好，实现航拍图像拼接中的高度失真矫正，取得了良好的设计成果。
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