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[发明专利]一种用于多模态图像块匹配的特征分解方法及系统-CN202110605524.3有效
发明人：王爽;魏慧媛;李毅;段宝瑞;权豆;雷睿琪;杨博武;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于多模态图像块匹配的特征分解方法及系统，通过制作异源图像块数据集；图像预处理；用编码器进行特征提取；特征分解；用解码器重构图像块；判别器；网络优化；预测匹配概率；最后评估网络性能表明，将图像块的特征分解为公共特征和私有特征，引入对抗训练优化编码器，利用重构损失来保证编码器能够提取信息性特征，基于公共特征和私有特征对原始图像进行重构，获得最终的图像块匹配结果。本发明利用四个损失函数联合优化，不仅极大的提高了异源图像匹配的准确率，而且缩短了网络的训练周期。
一种用于多模态图像匹配特征分解方法系统

[发明专利]基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统-CN202210101839.9在审
发明人：王爽;魏慧媛;权豆;焦李成;雷睿琪;段宝瑞;李毅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统，利用高层特征学习到的包含更多相似度排序的知识来引导低层特征学习，借助高层特征中更加丰富的监督信息优化特征网络，从而提高异源遥感图像匹配的精度。在剔除异源图像之间的差异性时，容易丢失大量的判别性信息，影响异源图像特征的判别性，增大异源图像匹配的误差，提出了借助重构约束保持异源图像特征的判别性，从而提高异源遥感图像匹配的精度。其步骤为：制作数据集；图像预处理；用异源图像特征学习网络提取图像块特征；用异源共享特征学习网络提取图像块的共享特征；降维网络；用解码器重构图像块；网络优化；预测匹配概率；评估网络性能。
基于描述一致性约束遥感图像匹配方法系统

[发明专利]一种异源遥感图像配准方法及系统-CN202210103286.0在审
发明人：权豆;王爽;魏慧媛;焦李成;谷裕;李毅;张丹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种异源遥感图像配准方法及系统，将旋转变化从图像模态变化中分离，用深度序列回归对图像进行旋转矫正，用深度描述子学习网络对异源图像进行精细配准；显著降低基于深度描述子学习网络的异源图像配准的挑战性，保持鲁棒性和准确性。采用旋转矫正的深度序列回归网络创新性地将旋转估计任务转变为一个序列回归问题，深度序列回归利用旋转序数之间的潜在关系，提高旋转估计的准确性；大量的实验结果证明了方法的必要性和深度序列回归网络在异源图像配准方面的优越性。
一种遥感图像方法系统

[发明专利]一种基于深度全局特征的多模态图像配准方法及系统-CN202110605164.7在审
发明人：王爽;雷睿琪;李毅;魏慧媛;权豆;杨博武;段宝瑞;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度全局特征的多模态图像配准方法及系统，准备数据集并制作；制作数据集；图像预处理；设计全卷积孪生网络结构；提取图像特征；获取相似性得分图，基于相似性得分图，使用对比损失函数优化相似度得分图，使用峰值损失函数来加快收敛速度，使用排序损失函数使得正样本的相似度分布接近真实分布；联合优化对比损失、排序损失和峰值损失，将训练好的权重载入到模型中，并依次读取所有测试集数据，预测测试集中浮动图在基准图中的平移参数；确定浮动图在基准图上的位置，实现多模态图像配。本发明通过深入挖掘异源图像底层的共有特性可以获得高精度的匹配结果。
一种基于深度全局特征多模态图像方法系统