-
公开(公告)号：CN117576176A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311568602.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06T7/33 , G06T3/02 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种应用于环境监测场景下的遥感图像配准方法，针对应用于环境监测场景下卷积神经网络在遥感图像配准上鲁棒性弱、精度低的问题，结合预训练的残差网络和遥感上下文变压器作为遥感图像的特征提取新颖混合网络，同时将遥感源图像和目标图像经过特征提取网络提取的特征输入到特征匹配网络进行配准。使用设计的双向匹配网络建立遥感图像之间的对应关系，并采用一种非各向同性4D卷积核，形成用于鲁棒性匹配的自适应邻域共识网络的构建块。在双向匹配后面能够过滤错误匹配点对，来增强匹配的准确度和精度。有效提升了不同场景不同拍摄条件下遥感图像的配准准确度，展现出了该算法面对种类多、情况复杂的遥感图像强大的鲁棒性。
Search Results
1
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
