一种基于双通道深度网络的多时相卫星遥感影像匹配研究

• 作者: 何海清 周俊超 安谱阳
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 影像匹配 Siamese深度网络 深度学习 非线性
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2020.01.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何海清	东华理工大学测绘工程学院	21	83	5.0	8.0
2	安谱阳	东华理工大学测绘工程学院	3	0	0.0	0.0
3	周俊超	东华理工大学测绘工程学院	4	0	0.0	0.0