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本发明涉及一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法 ,包括步骤 :步骤 1:根据SIFT方法得到初始匹配集合 ;步骤2:通过改进的网络对输入数据进行处理从而得到匹配对 为正确匹配的概率;步骤3:对步骤2得到的结果通过加权 8 点算法进行计算得到本质矩阵;步骤4, 根据本质矩阵信息得到准确的相机姿态(旋转和平移) 。我们的网络能够有效地剔除异常值(离群 点) ,同时估计成图像对的相机姿态。经过大量实验可知本发明的技术方案利用一种基于空 间通道 注意力机制神经网络的图像匹配方法在mAP5 方法取得很大的提升。
产业化前景: 通过空间通道注意力机制能够有效删除误匹配 ,为后续的配准、三维重建等应用提 供高准确的匹配点对。能够快速、有效对序列图像进行三维重建 ,具有较好的应用前景。