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轻量化无监督学习的多摄像头大视差图像拼接方法研究.pdf

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    摘要

    图像拼接是将两张或多张具有重叠区域的图像转换为单幅宽视野高分辨率

    图像的图像处理技术，在视频监控、自动驾驶和医学图像处理等领域应用广泛。

    随着应用场景的不同，图像拼接算法在处理甬道、走廊等具有大视差的图像时经

    常会出现伪影及错位现象，面临着诸多挑战。现有的大多数图像拼接算法依赖于

    有监督学习，需要大量的标记数据进行训练，而基于深度学习的图像拼接方法又

    大多需要占用大量计算资源，在资源受限的实际应用场景难以发挥作用。因此，

    从解决大视差、资源受限等图像拼接问题应用的角度，本文提出两种无监督图像

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