【学习笔记-图像拼接】基于GPU加速的大尺寸图像拼接

最新推荐文章于 2025-08-08 12:23:52 发布
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分类专栏： Image Mosaic GPU 文章标签： gpu orb mosaic
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013546077/article/details/48134563
本文介绍了一种利用GPU加速的大尺寸VHR图像配准方法，通过粗到细的匹配流程实现高效图像处理。首先进行SIFT特征点检测与匹配完成粗配准，随后进行细配准及图像矫正。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习的是这篇paper:GPU-accelerated large-size VHR images registrationvia coarse-to-fine matching
                                                   Yunsheng Zhangn, Peilong Zhou, Yue Ren, Zhengrong Zou
                                

采用粗-到-细的分布式匹配

流程：

（1）粗配准：SIFT检测与匹配

（2）细配准

（3）图像矫正

 

 

 

 

 

 

 

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注：Pytorch代码。【图像拼接论文精读】专栏对应文章【图像拼接】论文精读：Parallax-Tolerant Unsupervised Deep Image Stitching（UDIS++）配合对应的文章阅读，效果更佳！注：请重点关注代码段中的注释！！！有一些讲解的东西直接写在代码段的注释中了，同时多关注红色字体和绿色字体！！！我认为深度学习方法和传统方法有很多相似之处。比如：深度学习中的损失函数和传统方法中的对齐项、失真项等其实原理相同，只是求解方式不同。
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