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摘要
特征直线描述是特征直线匹配过程的关键和基础。为了改善手工设计方法在复杂场景下存在区分性弱、鲁棒性差的缺陷，提出了一种基于联合特征块学习的特征直线描述方法。首先，在原有的小型直线数据集上重新构造直线块，即通过联合每幅图像中直线支撑区域内像素的亮度与梯度获得固定大小的直线块。其次，将获得的直线块输入预先训练的L2-Net，使用微调策略和三元组损失函数训练网络。最后，输出紧凑且强区分性的特征直线描述子。特征匹配任务的实验结果证明，所提出的基于联合特征块学习的特征直线描述方法与最先进的手工直线描述符相比，更具有优越性和有效性。
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