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1.
在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。  相似文献   
2.
朱吉  姚剑  董颖青 《地理空间信息》2019,17(6):1-5,I0002
提出一种基于深度学习目标分割的动态场景高动态范围渲染HDR(highdynamicrange)影像生成方法,结合行人目标匹配与光流映射变化的信息对场景中行人目标运动状态进行判断,生成用于后期融合的动态场景掩膜。HDR静态场景使用加权融合的方法生成,HDR动态场景则使用低曝光影像中该区域曝光质量较好的一张填充,最后利用泊松融合算法平滑静态区域与动态区域之间的过渡部分,得到一张"无鬼影"、影像亮度均衡并且各处细节清晰的HDR影像。算法的创新点是基于目标分类,比传统的基于像素的算法更具有可控性。  相似文献   
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