一种基于卷积神经网络特征图的多模态遥感影像匹配方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于卷积神经网络特征图的多模态遥感影像匹配方法，包括如下步骤：1)构建面向影像非线性灰度变化的相似性度量神经网络FSNet；2)构建训练样本集训练FSNet，并由FSNet的卷积模块构成特征提取网络CSNet；3)对待匹配的多模态遥感影像中的参考影像和搜索影像
进行降采样，利用CSNet提取降采样后影像的深度特征图；4)基于深度特征图估计
和
之间的单应性变换模型H，利用H对
进行几何纠正，得到纠正后搜索影像
5)利用FSNet对
和
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络特征图的多模态遥感影像匹配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111414968A
申请号 ：
CN202010224267.4
公开（公告）日 ：
2020-07-14
申请日 ：
2020-03-26
授权号 ：
CN111414968B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
陈敏赵怡涛严少华朱庆
申请人 ：
西南交通大学
申请人地址 ：
四川省成都市二环路北一段
代理机构 ：
成都顶峰专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
左正超
优先权 ：
CN202010224267.4
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08 G06T7/33 G06T7/35
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2020-08-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200326
申请日 : 20200326
2020-07-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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