机器视觉检测图像拼接融合技术研究进展

• 作者: 刘桂雄 张瑜 蔡柳依婷
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 图像拼接 图像融合 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 测试理论
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2019080084

摘要

机器视觉检测任务通常需通过图像拼接获取高质量、宽视野的被检对象,图像拼接融合是实现机器视觉图像拼接的关键步骤,该文系统评述常见机器视觉检测图像拼接融合技术,包括基于平滑过渡的机器视觉图像拼接融合技术、基于缝合主线的机器视觉图像拼接融合技术以及基于深度学习的机器视觉图像拼接融合技术等,阐述各技术方法的主要数学模型、工作机理以及性能特点,以及总结当前图像拼接融合技术先进方法与图像拼接配准技术值得关注的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘桂雄	华南理工大学机械与汽车工程学院	300	2016	18.0	33.0
2	张瑜	华南理工大学机械与汽车工程学院	5	2	1.0	1.0
3	蔡柳依婷	华南理工大学机械与汽车工程学院	2	2	1.0	1.0