| 异源遥感影像特征匹配的深度学习算法 |
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| 引用本文： | 蓝朝桢,卢万杰,于君明,徐青.异源遥感影像特征匹配的深度学习算法[J].测绘学报,2021,50(2):189-202. |
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| 作者姓名： | 蓝朝桢 卢万杰 于君明 徐青 |
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| 作者单位： | 信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450001;中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对异源遥感影像的成像模式、时相、分辨率等不同导致匹配困难的问题,提出了一种基于深度学习特征的匹配方法CMM-Net.首先,利用卷积神经网络提取异源遥感影像的高维特征图,根据同时满足通道最大和局部最大两种条件选取关键点,并在特征图上提取相应位置的512维描述符.在匹配阶段,完成快速最近邻搜索特征匹配后,为解决误匹配点多的问题,提出了动态自适应欧氏距离阈值和RANSAC共同约束的提纯算法,保证误匹配有效剔除的同时,最大限度保留正确匹配点.利用多组异源遥感影像对算法进行了测试,并与多种异源影像匹配算法进行了比较,结果表明本文算法能够提取出异源影像的尺度不变相似特征,具有较强的适应性和稳健性.
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| 关 键 词： | 深度学习 影像匹配 异源影像 卷积神经网络 卫星影像 |
Deep learning algorithm for feature matching of cross modality remote sensing images |
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| LAN Chaozhen,LU Wanjie,YU Junming,XU Qing.Deep learning algorithm for feature matching of cross modality remote sensing images[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2021,50(2):189-202. |
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| Authors: | LAN Chaozhen LU Wanjie YU Junming XU Qing |
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