一种基于卷积神经网络的单应性矩阵估计方法

摘要

本发明涉及本发明一种基于卷积神经网络的单应性矩阵估计方法，首先生成大量的数据集；将数据集输入构建的卷积神经网络中进行训练，网络结构共含有10个卷积层、10个群组归一化层、4个池化层、2个全连接层和2个dropout层；将具有变形变换的两幅图像输入该卷积神经网络后，在最后一层输出8个实数，即单应性矩阵；本发明提供的卷积神经网络模型估计单应性矩阵方法，是一种端到端的估计单应性矩阵方式，为计算图像的单应性矩阵提供一种方法。