公开(公告)号：CN112883850B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202110149003.1

申请日：2021-02-03

申请人： 湖北工业大学

发明人： 徐川 ,  刘畅 ,  杨威 ,  叶志伟 ,  李鹏飞 ,  张欢

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于卷积神经网络的多视角空天遥感图像匹配方法，相较于传统匹配算法，不仅能够保证多视角遥感图像的匹配效率，而且能显著提高多视角遥感图像的匹配准确率，具体包括：归一化预处理待匹配的航天遥感图像和航空遥感图像；通过稠密多视角特征提取神经网络对输入图像进行稠密特征提取，得到多视角显著特征点集；结合显著特征点的梯度信息和视角差异信息构建特征描述符；设计用于神经网络训练的三元组损失函数，提升神经网络提取特征点和描述特征的准确度；根据特征点描述值使用Flann特征匹配，再通过RANSAC进行筛选，得到最终匹配结果。

公开(公告)号：CN112883850A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110149003.1

申请日：2021-02-03

申请人： 湖北工业大学

发明人： 徐川 ,  刘畅 ,  杨威 ,  叶志伟 ,  李鹏飞 ,  张欢

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明涉及一种基于卷积神经网络的多视角空天遥感图像匹配方法，相较于传统匹配算法，不仅能够保证多视角遥感图像的匹配效率，而且能显著提高多视角遥感图像的匹配准确率，具体包括：归一化预处理待匹配的航天遥感图像和航空遥感图像；通过稠密多视角特征提取神经网络对输入图像进行稠密特征提取，得到多视角显著特征点集；结合显著特征点的梯度信息和视角差异信息构建特征描述符；设计用于神经网络训练的三元组损失函数，提升神经网络提取特征点和描述特征的准确度；根据特征点描述值使用Flann特征匹配，再通过RANSAC进行筛选，得到最终匹配结果。