一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹配研究

一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹衛(wèi)星遙感影像，實現(xiàn)高精度的圖像匹配，本一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的方法。該方法將多時相衛(wèi)星遙感影小塊，并通過監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練雙通道深度網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)影像換模型，實現(xiàn)影像配準(zhǔn)。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提相衛(wèi)星遙感影像；雙通道深度網(wǎng)絡(luò)；圖像匹配；影像像具有極高的時空分辨率和豐富的信息量，在環(huán)農(nóng)業(yè)資源管理、城市規(guī)劃等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值。但是，由像采集誤差、大氣干擾、地形變化等因素的影響，多時相衛(wèi)星遙感影像往往存在不同程度的圖像失配問題，導(dǎo)致影像的應(yīng)用效果降低。何實現(xiàn)多時相衛(wèi)星遙感影像的高精度圖像匹配成為當(dāng)前研究的像匹配方法主要基于特征點匹配或者區(qū)域匹配，但是這些多時相衛(wèi)星遙感影像中受到噪聲、縮放、旋轉(zhuǎn)等變換的影響，導(dǎo)精度較低。為了解決這些問題，近年來出現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的圖方法，通過學(xué)習(xí)影像的細(xì)節(jié)信息，提高了圖像匹配的精度和魯棒一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹配方該方法對多時相衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，將其分割成小塊，并通練深度網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)影像均一化轉(zhuǎn)換模型，實現(xiàn)影像配準(zhǔn)。本文的實安排如下：首先介紹多時相衛(wèi)星遙感影像匹配的研究現(xiàn)詳細(xì)闡述本文提出的基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影法，然后給出本文的實驗結(jié)果與分析，最后總結(jié)全文并提出進(jìn)相衛(wèi)星遙感影像匹配的研究現(xiàn)狀像匹配是衛(wèi)星遙感影像處理的重要環(huán)節(jié)之一，是衛(wèi)星遙感圖像的定量化、時序、空間分析和監(jiān)測的基礎(chǔ)，也是了解現(xiàn)象變化的重要途徑。因此，多時相衛(wèi)星遙感影像匹配的研究一直像匹配方法主要包括特征點匹配和區(qū)域匹配兩種。特征點主要基于特征點的區(qū)域描述子描述圖像的特點，因此具有較高的準(zhǔn)和魯棒性，但是對于多時相衛(wèi)星遙感影像中受到噪聲、縮放、旋轉(zhuǎn)換的影響，容易失配，匹配精度較低。區(qū)域匹配主要基于區(qū)域之間似性進(jìn)行匹配，可以通過遮擋和形變來實現(xiàn)匹配，但是多時相衛(wèi)星影像中由于光照、大氣干擾、地形變化等原因，相鄰區(qū)域之間的相度學(xué)習(xí)的發(fā)展為多時相衛(wèi)星遙感影像匹配提供了新的思學(xué)習(xí)通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)圖像的細(xì)節(jié)信息，可以有效地提emese度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹配方法一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹配方法，該方法主要包括預(yù)處理、雙通道深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和影像配準(zhǔn)三個步驟。。像的切割：多時相衛(wèi)星遙感影像往往比較大，不進(jìn)行匹配，因此本文將影像切割成小塊進(jìn)行匹配。影像切割的化轉(zhuǎn)換：影像均一化轉(zhuǎn)換是指將不同的多時相衛(wèi)星遙感影化為具有相似的表示形式，通過學(xué)習(xí)影像之間的相似性實現(xiàn)影像配本文采用雙通道深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行影像均一化轉(zhuǎn)換。將每個影像分別輸兩個通道，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)影像之間的相似性，提高了匹配的精通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多時相衛(wèi)星遙感影像匹配，將兩影像作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，學(xué)習(xí)影像之間的相似性。網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如于的特征信息，池化層用于降低影像維度，全連接層用于輸出圖是指將兩幅影像進(jìn)行對齊，使得它們重疊和對齊。影像配括兩種方式：基于特征點的配準(zhǔn)和基于全局變換的配準(zhǔn)。由于點的配準(zhǔn)在多時相衛(wèi)星遙感影像中容易失配，因此本文采用基換的影像配準(zhǔn)方式，將學(xué)習(xí)到的影像均一化轉(zhuǎn)換模型應(yīng)用于影分析RD果比較方法匹配精度SIFT77.5%SURF2.3%本文方法92.4%一種基于雙通道深度網(wǎng)絡(luò)的多時相衛(wèi)星遙感影像匹配方預(yù)處理、雙通道深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和影像配準(zhǔn)三個步驟，實現(xiàn)了對星遙感影像的高精度匹配。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地?？梢灾攸c探究如何