高精度视频配准算法中的静态图像配准算法

来源 :液晶与显示 | 被引量 : 1次 | 上传用户：kb8iii

【摘要】

：

为优化视频配准工作中的静态图像配准算法,本文应用深度学习的卷积神经网络VGGNet设计了一个静态图像配准算法。通过仿真实验结果可知,VGGNet能够被很好地应用于静态图像配准工作中;结合均方根误差和N_(red)结果可知,基于Conv5、FC1或者FC2输出特征的静态图像配准算法具有良好的性能,基于FC2的配准算法性能最好,其均方根误差值为0.031 22,N_(red)值为74。通过视频缩放和亮

【作者】

：

王苹

【机构】

：

阳光学院人工智能学院,空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心

【出处】

：

液晶与显示

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

视频图像配准深度学习 VGGNet videoimage registrationdeep learningVGGNet

【基金项目】

：

2019年福建省属公益类科研院所基本科研专项(No.2019R1008-9)

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