公开(公告)号：CN112861672A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110111049.4

申请日：2021-01-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李斌 ,  周世杰 ,  阴俊恺 ,  张正强 ,  吴震

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于光学‑SAR异源遥感图像匹配方法，所述匹配方法包括如下步骤：S1，采集包含正样本和负样本的训练数据；S2，利用训练数据训练全卷积骨干网络得到图像匹配模型；S3，利用图像匹配模型对待匹配的光学图像和SAR图像进行匹配。本发明通过使用深度学习的方法，自适应学习图像细节特征，能够提高遥感图像匹配的准确度和效率，让其真正产品化。

公开(公告)号：CN112861672B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110111049.4

申请日：2021-01-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李斌 ,  周世杰 ,  阴俊恺 ,  张正强 ,  吴震

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于光学‑SAR异源遥感图像匹配方法，所述匹配方法包括如下步骤：S1，采集包含正样本和负样本的训练数据；S2，利用训练数据训练全卷积骨干网络得到图像匹配模型；S3，利用图像匹配模型对待匹配的光学图像和SAR图像进行匹配。本发明通过使用深度学习的方法，自适应学习图像细节特征，能够提高遥感图像匹配的准确度和效率，让其真正产品化。