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基于卷积神经网络和校正网络相结合的遥感图像配准方法研究
被引量：
8
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作者
岳国华
邢晓利
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期185-190,共6页
使用仿射变换网络对遥感图像进行空间变换,批量生成训练图像,将特征提取和匹配放在卷积神经网络的端到端架构中,直接预测仿射变换参数;通过采用校正网络对卷积神经网络的结果进行改进,实现遥感图像更加精确的配准。通过与SIFT算法、SUR...
使用仿射变换网络对遥感图像进行空间变换,批量生成训练图像,将特征提取和匹配放在卷积神经网络的端到端架构中,直接预测仿射变换参数;通过采用校正网络对卷积神经网络的结果进行改进,实现遥感图像更加精确的配准。通过与SIFT算法、SURF算法和其他深度学习方法相比,该方法对遥感图像配准的速度和精度均有显著提升。
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关键词
遥感图像
图像配准
仿射变换网络
卷积神经
网络
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网络
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题名
基于卷积神经网络和校正网络相结合的遥感图像配准方法研究
被引量：
8
1
作者
岳国华
邢晓利
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期185-190,共6页
基金
陕西省重点研发计划项目(2019GY-097)。
文摘
使用仿射变换网络对遥感图像进行空间变换,批量生成训练图像,将特征提取和匹配放在卷积神经网络的端到端架构中,直接预测仿射变换参数;通过采用校正网络对卷积神经网络的结果进行改进,实现遥感图像更加精确的配准。通过与SIFT算法、SURF算法和其他深度学习方法相比,该方法对遥感图像配准的速度和精度均有显著提升。
关键词
遥感图像
图像配准
仿射变换网络
卷积神经
网络
校正
网络
Keywords
Remote sensing image
Image registration
Affine transformation network
Convolution neural network
Correction network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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出处
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1
基于卷积神经网络和校正网络相结合的遥感图像配准方法研究
岳国华
邢晓利
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
8
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