残差块改进暹罗网络的遥感图像配准

• 作者: 陈磊 陈颖 李文举 石艳娇
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 暹罗网络 模版匹配 遥感图像
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息仿真
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.03.044

摘要

针对传统遥感图像配准方法在近红外(NearInfrared,NIR)和可见光(RGB)图像配准上存在识别力不足,准确度低的问题,提出新算法,利用深度神经网络,学习用于NIR和RGB图像块匹配的描述符,并在此基础上构建出一种NIR和RGB遥感图像配准策略.为了更好地学习NIR和RGB图像特征,使用残差块改进密集连接暹罗网络,并增加新颖的交叉熵损失函数减少过拟合,然后通过模版搜索策略生成图像块之间的相似性得分.相似度得分值不仅用于确定对应点位置,还用于配准变换关系的计算,得到配准结果.上述算法在Landsat8中的五个数据集上进行了测试,仿真结果表明:上述算法有效地提高了网络对NIR和RGB遥感图像的识别力和配准的准确度.