基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像配準(zhǔn)方法.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像配準(zhǔn)的主要目的是為了實(shí)現(xiàn)同一目標(biāo)區(qū)域在不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲得的圖像數(shù)據(jù)在空間位置上重合,圖像配準(zhǔn)問(wèn)題是地理信息學(xué)、影像醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域中基礎(chǔ)性問(wèn)題。對(duì)于完成衛(wèi)星遙感圖像之間的配準(zhǔn),得出的配準(zhǔn)信息對(duì)于完成目標(biāo)識(shí)別、圖像融合、場(chǎng)景重建等諸多應(yīng)用問(wèn)題的實(shí)現(xiàn),有著至關(guān)重要的作用。
  在當(dāng)前海量的遙感圖像數(shù)據(jù)信息面前,傳統(tǒng)的人工選取圖像之間控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)遙感圖像配準(zhǔn)的方法已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求

2、,所以改善自動(dòng)化圖像配準(zhǔn)技術(shù),已成為圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域中的研究重點(diǎn)方向。傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)算法主要分為兩大類:基于圖像區(qū)域的配準(zhǔn)算法和基于圖像特征的配準(zhǔn)算法。本文主要采用了基于局部特征的配準(zhǔn)算法,并通過(guò)訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取控制點(diǎn)的特征表達(dá),以此來(lái)取得在圖像配準(zhǔn)的特征匹配階段有較好的正確匹配對(duì)的數(shù)量,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)光學(xué)遙感圖像之間的配準(zhǔn),本文驗(yàn)證了提出方法的可行性,本文主要完成的工作具體有下列幾點(diǎn):
  1.總結(jié)了圖像配準(zhǔn)技術(shù)現(xiàn)階段的發(fā)展情況

3、和傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)流程,并對(duì)未來(lái)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展方向做出了展望;
  2.介紹了圖像配準(zhǔn)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí),并對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)說(shuō)明;
  3.采用最大穩(wěn)定極值區(qū)域(Maximally Stable Extremal Regions,MSERs)提取訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的特征樣本,并構(gòu)造合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。
  4.利用訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化待配準(zhǔn)圖像之間控制點(diǎn)的特征,并形成

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