基于多尺度注意力与动态软掩膜的无监督图像拼接方法
Unsupervised image stitching approach based on multi-scale attention and dynamic soft mask
1. 安徽理工大学 计算机科学与工程学院, 安徽 淮南 232001
2. 南京派光智慧感知信息技术有限公司, 南京 210032
摘要
针对现有图像拼接技术因依赖特征匹配导致的伪影、失真等问题，提出一种基于无监督的图像拼接方法。该方法包含无监督图像配准和无监督图像融合两个阶段。在配准阶段，通过融合多尺度特征和高效局部注意力机制(efficient local attention，ELA)改进残差块，进行跨尺度特征融合和动态特征增强，并结合交叉注意力(cross-attention)构建交互感知增强模块，促进图像对之间特征信息的深度交互与融合。进一步提出多尺度渐进变换配准模块，通过分层优化策略逐步校准图像变换关系，显著提升对齐精度。在融合阶段，引入动态软掩膜预测机制，基于像素级连续权重学习，实现重叠区域的平滑过渡与细节保持。为支撑无监督训练，构建了涵盖复杂光照、多视差场景的真实图像拼接数据集。实验表明，相较于现有传统和深度学习拼接算法，该方法在PSNR、SSIM上分别达到27.31、0.84，且视觉上拼接效果更好，抗干扰能力更强。
基金项目
广东省重点领域研发计划项目(2019B111105001)
中国铁路上海局集团有限公司科研计划项目:铁路隧道风险判别与安全预警监控系统(2022031)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0102
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-08] 优先出版
引用本文
赵文龙, 王列伟, 王军华, 等. 基于多尺度注意力与动态软掩膜的无监督图像拼接方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-08). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0102. (Zhao Wenlong, Wang Liewei, Wang Junhua, et al. Unsupervised image stitching approach based on multi-scale attention and dynamic soft mask [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-08). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0102. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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