【摘 要】
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常用的特征匹配方法难以满足长间隔多时相卫星遥感影像匹配,提出一种基于双通道深度卷积神经网络的遥感影像匹配框架。该方法首先构建Siamese双通道结构的深度卷积网络,利用
【基金项目】
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国家自然科学基金(41861062、41401526);江西省自然科学基金(20171BAB213025、20181BAB203022);江西省高等学校科技落地计划(KJLD14049)
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常用的特征匹配方法难以满足长间隔多时相卫星遥感影像匹配,提出一种基于双通道深度卷积神经网络的遥感影像匹配框架。该方法首先构建Siamese双通道结构的深度卷积网络,利用点积非线性组合双通道深度卷积特征,以Sigmoid为激活函数输出影像块的匹配概率来确定粗匹配点;通过建立金字塔多尺度空间构建基于Siamese深度网络的多尺度影像匹配框架,结合粗差点剔除与由粗到精的匹配策略实现卫星遥感影像多尺度精匹配。试验结果表明,提出的方法可获得大量均匀分布密集匹配点,相比常用方法能显著提高长间隔多时相遥感影像匹配性能。
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