采用卷积神经网络的红外和可见光图像块匹配(英文)

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红外和可见光图像块匹配在视觉导航和目标识别等任务中有着广泛的应用。由于红外和可见光传感器有不同的成像原理,红外和可见光图像块匹配更加具有挑战。深度学习在可见光领域图像的块匹配上取得了很好的性能,但是它们很少涉及到红外和可见光的图像块。文中提出了一种基于卷积神经网络的红外和可见光的图像块匹配网络。此网络由特征提取和特征匹配两部分组成。在特征提取过程中,使用对比和三重损失函数能够最大化不同类的图像块的特征距离,缩小同一类图像块的特征距离,使得网络能够更加关注于图像块的公共特征,而忽略红外和可见光成像之间
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▲台湾海峡曾经是陆地据国家海洋局第三海洋研究所"台湾海峡西部海域综合调查",约在100万年以前,台湾海峡曾经是连接大陆与台湾的陆地,后经新构造运动和冰川性海面升降方被海水淹没。▲一种天然无机肥料——海绿石海绿石除了含有一定量的钾外,还含有Mg、
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