我校硕士生首次在计算机视觉领域顶级会议CVPR上发表论文

　　保护场景中的大尺度几何结构在图像拼接中起着重要的作用。现有方法大多忽略了直线或曲线所反映的大尺度布局，降低了整体拼接质量。为了解决这个问题，论文作者提出了一种保护几何结构的拼接方法，产生的全景图像具有自然的视觉效果和较少的失真。提出的方法首先采用基于深度学习的边缘检测方法提取各种类型的大尺度边缘澳门49码今晚开码现场然后，对提取的边缘进行采样，构建多组三角形来表示几何结构。同时，引入一个几何结构保护（GES）能量项，使这些三角形进行相似变换。在此基础上，合理确定采样点在几何结构上的权重，进一步优化GES能量项，实现了局部对齐和几何结构之间的平滑过渡。将该能量项加入到GSP 拼接模型中，英学者认为：拜登外交“北极星”仍在亚太...，最终得到本文所提出的图像拼接模型GES-GSP。通过在拼接数据集上的综合实验，验证了GES-GSP算法的有效性。实验结果表明，该方法在保护几何结构方面优于现有代表性方法，获得了更自然的拼接结果。

　　CVPR是计算机视觉领域排名第一的国际会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能方向的A类会议。根据2021年度谷歌学术期刊和会议影响力榜单，IEEECVPR全球排名第4，有着很强的学术影响力。