【摘 要】
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针对现有图像匹配方法在SAR图像和可见光图像匹配过程中受二者非线性强度差异以及SAR图像散斑噪声的影响,造成二者匹配精度低的问题,提出一种基于孪生神经网络的异源图像匹配方法.该方法通过显著性检测选取待匹配图像块,利用孪生神经网络对选取的SAR图像块和可见光图像块进行相似度度量;使用快速搜索策略遍历搜索区域,以加快匹配速度,并使用集成学习,优化匹配精度.实验结果表明,该方法在匹配成功率和匹配精度上显著优于传统的模板匹配方法.
【机 构】
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北京宇航系统工程研究所,北京100076;北京理工大学,北京100081
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针对现有图像匹配方法在SAR图像和可见光图像匹配过程中受二者非线性强度差异以及SAR图像散斑噪声的影响,造成二者匹配精度低的问题,提出一种基于孪生神经网络的异源图像匹配方法.该方法通过显著性检测选取待匹配图像块,利用孪生神经网络对选取的SAR图像块和可见光图像块进行相似度度量;使用快速搜索策略遍历搜索区域,以加快匹配速度,并使用集成学习,优化匹配精度.实验结果表明,该方法在匹配成功率和匹配精度上显著优于传统的模板匹配方法.
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