残差块改进暹罗网络的遥感图像配准

摘要：

针对传统遥感图像配准方法在近红外(NearInfrared,NIR)和可见光(RGB)图像配准上存在识别力不足,准确度低的问题,提出新算法,利用深度神经网络,学习用于NIR和RGB图像块匹配的描述符,并在此基础上构建出一种NIR和RGB遥感图像配准策略.为了更好地学习NIR和RGB图像特征,使用残差块改进密集连接暹罗网络,并增加新颖的交叉熵损失函数减少过拟合,然后通过模版搜索策略生成图像块之间的相似性得分.相似度得分值不仅用于确定对应点位置,还用于配准变换关系的计算,得到配准结果.上述算法在Landsat8中的五个数据集上进行了测试,仿真结果表明:上述算法有效地提高了网络对NIR和RGB遥感图像的识别力和配准的准确度.

关键词：图像配准、暹罗网络、模版匹配、遥感图像

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海应用技术大学协同创新基金资助项目

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229