[发明专利]一种基于深度学习的图像匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的图像匹配方法，是通过搭建一个包括特征提取模块、特征融合模块和特征匹配模块的深度学习模型，融合其中的不同分辨率特征得到高分辨率的融合特征图，结合带有空间间隔连接结构的神经网络层模型的精细化匹配与重采样迭代，实现在不增加计算复杂度情况下增加匹配的搜索范围，并基于按需设定的损失函数对学习模型参数进行优化，最终输出优化后的模型参数及其匹配结果。由于保留了匹配过程中高分辨率像素的自由度，故更易得到存在尺度变换物体的像素对应关系，从而确保每一个所估计的像素对应关系的可靠性，既可辅助不同层数中像素对应关系的融合，也可基于邻域的匹配结果对未能正确找到对应关系的像素插值或调整。