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Knowledge-Driven Superpixel Shortest Path Optimization for Image Stitching
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-3072-4_9.png)
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摘要
En 中文
无人机与遥感图像拼接在农业监测、环境监视和城市检查中具有重要价值。然而，传统拼接方法常因接缝线选择不完善导致视觉伪影，并在复杂场景中存在效率低、精度有限的问题。本文提出一种知识驱动的接缝线优化框架，集成超像素分割、边缘显著性分析和最短路径算法。首先，SLIC超像素分割将图像划分为同质区域，通过语义感知知识建模减少计算冗余，并通过自适应超像素种子分布、优先队列加速和并行化提高计算效率。其次，边缘显著性分析提取高频结构特征作为先验知识，避免接缝线穿过显著边缘。最后，结合色彩一致性、边缘显著性和空间连续性的多特征融合机制引导Dijkstra最短路径算法优化接缝线位置，实现自然过渡，实现基于知识的异构视觉线索融合。此外，该方法还引入并行化最短路径搜索和动态调整的超像素约束，进一步优化接缝线位置。在多个高分辨率遥感和无人机数据集上的实验结果表明，该方法不仅提升了拼接图像的感知质量，还有效减少了可见伪影。
Keyword:
Superpixel segmentation
Edge saliency analysis
Multi-feature fusion
Seamline path planning
期刊
K
IF:
0
论文数:
13
被引数:
0
机构
引用论文
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