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题名基于双目立体视觉下多视觉特征图像自动补偿技术
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作者
李丽倩
张玺
王利
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机构
山东澎湃信息科技公司
山东双创大数据产业股份有限公司
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出处
《计算机与网络》
2025年第4期379-384,共6页
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文摘
图像中的视觉特征提取是自动补偿的基础,常规方法在进行多视觉特征图像自动补偿时,经常会受到图像质量、噪声、光照变化、遮挡等因素的影响,导致特征提取不准确或不稳定,进而影响特征提取的准确性和鲁棒性,使图像的补偿效果降低。为此,将双目立体视觉引入多视觉特征图像补偿方法中,获取场景的深度信息,提升图像补偿效果。通过转换公式和校正畸变模型,调整摄像机内外参数,实现双目立体视觉标定。基于标定结果,构建圆投影向量,通过图像翻转和熵计算,选取图像熵较小的参考块,获取场景的深度信息。利用卷积神经网络,在隐藏层提取参考块的图像特征,将提取的特征输入卷积神经网络,通过非线性映射和重建层,实现视觉特征的自动补偿。实验结果表明,所提方法的感光度(ISO)基本保持在1500以上的高水平,远超多模态深度学习补偿方法和注意力特征增强补偿方法,表明所提方法的图像自动补偿效果更好。
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关键词
双目立体视觉
图像自动补偿
多视觉特征图像
卷积神经网络
图像熵参考块
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Keywords
binocular stereo vision
automatic image compensation
multi visual feature images
convolutional neural network
image entropy reference block
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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