[发明专利]一种基于深度学习和多子图匹配的遥感图像匹配方法在审
| 申请号： | 202110166034.8 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112861714A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 王雨菡;李华旺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海智晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31313 | 代理人： | 李镝的 |
| 地址： | 201203 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感图像处理领域，提出了一种基于深度学习和多子图匹配的遥感图像匹配方法，包括：提供用于生成遥感图像的子图的神经网络；将待匹配遥感图像和参考图像输入所述神经网络中生成子图；对所述子图进行特征的提取以获得子图的特征点的分布图；对所述特征点进行特征匹配，以选取最优特征对集合；以及将所述最优特征对集合取并集，并且映射回待匹配遥感图像。通过多子图的图像匹配替代现有技术中遥感图像整体的图像匹配，以及通过深度学习的方式生成遥感图像子图的方法，能够提取遥感图像的有效语义信息，从而过滤掉遥感图像中语义不明的信息点，实现对遥感图像的冗余信息的过滤，提升了遥感图像匹配的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多子图 匹配 遥感 图像 方法 | ||
【主权项】：
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