公开(公告)号：CN113838107B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202111117036.4

申请日：2021-09-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 关键 ,  田左 ,  董喆 ,  兰海燕 ,  林尤添 ,  原皓天 ,  王恺瀚 ,  肖飞扬 ,  谢明杰 ,  龙潇岚

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于遥感图像配准技术领域，具体涉及一种基于稠密连接的异源图像自动配准方法。本发明先对SAR与光学图像进行转换，再使用结合注意力机制的卷积神经网络进行特征点的提取，接着将提取到的特征点进行特征编码并完成预匹配，通过使用高斯混合模型进行动态内联点选择，从而完成特征点的匹配，最后进行图像配准，得到最终结果。本发明通过使用循环生成式对抗网络，解决了异源图像因成像原理不同给配准带来的困难，同时使用改进后的稠密连接Densenet结构提取特征点，极大提高了精度，从而提升后续模型配准的性能。

公开(公告)号：CN113838107A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111117036.4

申请日：2021-09-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 关键 ,  田左 ,  董喆 ,  兰海燕 ,  林尤添 ,  原皓天 ,  王恺瀚 ,  肖飞扬 ,  谢明杰 ,  龙潇岚

IPC: G06T7/33 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于遥感图像配准技术领域，具体涉及一种基于稠密连接的异源图像自动配准方法。本发明先对SAR与光学图像进行转换，再使用结合注意力机制的卷积神经网络进行特征点的提取，接着将提取到的特征点进行特征编码并完成预匹配，通过使用高斯混合模型进行动态内联点选择，从而完成特征点的匹配，最后进行图像配准，得到最终结果。本发明通过使用循环生成式对抗网络，解决了异源图像因成像原理不同给配准带来的困难，同时使用改进后的稠密连接Densenet结构提取特征点，极大提高了精度，从而提升后续模型配准的性能。