[发明专利]基于模板匹配和孪生神经网络优化的异源图像匹配方法有效
| 申请号： | 202110022206.4 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112801141B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 赵岩;林建宇;李灵珊;王世刚;王学军 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T5/00;G06T5/20;G06T7/13 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 于晓庆 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于模板匹配和孪生神经网络优化的异源图像匹配方法，属于计算机图像处理领域，解决了目前异源图像匹配存在的困难及Sobel算子进行特征提取时存在的轮廓边缘较粗、定位精度不高的问题。该方法包括：SAR图像预处理；图像半像素处理；基于Sobel算子的素描图像转换；模板匹配；孪生神经网络精匹配。本发明适用于基于模板匹配对两幅相同区域场景的不同大小的异源图像进行匹配的图像处理操作。本发明在模板匹配的过程中，将异源图像进行了基于Sobel算子的素描图像转换，增强了匹配效果，且后续应用改进的孪生神经网络进行精匹配，使得异源图像匹配效果更好，匹配精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模板 匹配 孪生 神经网络 优化 图像 方法 | ||
【主权项】：
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