异源遥感影像特征匹配的深度学习算法.docx

异源遥感影像特征匹配的深度学习算法 深度学习特征匹配算法：CMM-Net 摘要：本文提出了一种基于深度学习特征的匹配方法CMM-Net，以解决异源遥感影像匹配困难的问题。该方法首先利用卷积神经网络提取异源遥感影像的高维特征图，然后根据同时满足通道最大和局部最大两种条件选取关键点，并在特征图上提取相应位置的512维描述符。在匹配阶段，完成快速最近邻搜索特征匹配后，提出了动态自适应欧氏距离阈值和RANSAC共同约束的提纯算法，保证误匹配点多的问题，最大限度保留正确匹配点。 深度学习在遥感影像处理中的应用 深度学习技术已经在遥感影像处理领域中广泛应用，例如图像分类、目标检测、图像分割等。深度学习算法可以自动学习图像特征，提高图像处理的准确性和效率。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习算法，广泛应用于图像处理领域。CNN可以自动学习图像的特征，例如边缘、纹理、形状等，提高图像处理的准确性和效率。 异源遥感影像特征匹配的挑战 异源遥感影像特征匹配是遥感影像处理的核心问题之一。由于不同平台和传感器获取的异源影像之间存在巨大差异，例如辐射特征、几何特征等，导致匹配困难的问题。 异源遥感影像特征匹配的深度学习算法可以自动学习图像特征，提高匹配的准确性和效率。例如，CMM-Net算法可以自动学习异源遥感影像的高维特征图，提高匹配的准确性和效率。 动态自适应欧氏距离阈值和RANSAC共同约束的提纯算法 为了解决误匹配点多的问题，本文提出了动态自适应欧氏距离阈值和RANSAC共同约束的提纯算法。该算法可以 guarantee 误匹配点多的问题，最大限度保留正确匹配点。 RANSAC（RANdom SAmple Consensus）是一种 popular 的机器学习算法，用于解决数据中的 outliers 问题。本文使用 RANSAC 共同约束的提纯算法，可以 effectively eliminate 误匹配点，提高匹配的准确性和效率。 结论 本文提出了一种基于深度学习特征的匹配方法CMM-Net，以解决异源遥感影像匹配困难的问题。该方法可以自动学习异源遥感影像的高维特征图，提高匹配的准确性和效率。未来，深度学习技术将在遥感影像处理领域中继续发挥重要作用。 关键词：深度学习、影像匹配、异源影像、卷积神经网络、卫星影像。