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申请/专利权人：上海应用技术大学
申请日：2024-01-23
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261947A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06T3/147;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出一种基于视觉变压器的遥感图像配准方法，在预处理阶段，首先对输入图像中的参考图像进行内部增强，然后利用带有先验知识的空间变换网络对参考图像进行仿射变换。在特征提取阶段，本发明提出了视觉变压器网络与Shuffle网络相结合算法，轻量化的视觉变压器网络利用子注意力学习图像点之间的长距离关系，Shuffle网络学习图像空间特征和详细的定位信息，获得高维的特征信息。在特征匹配阶段，首先利用邻域一致网络过滤特征点，然后采用互相关算法计算两张图像块中对应特征的相似度。最后由估计的仿射变换参数得到配准结果图。本发明与传统的基于区域匹配、深度特征等算法相比整体表现优良，配准精度有所提升。
主权项：1.一种基于视觉变压器的遥感图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对输入图像进行色彩增强；通过像素级的随机颜色改变对目标图像It进行数据增强，生成增强目标图像Iat，给后续每轮迭代的训练网络提供相同的源图像Is和不一样的增强目标图像Iat，扩充数据集数量；S2：利用空间变换网络，通过确定的扭曲参数pi对目标图像It和Iat接着进行扭曲知识增强，pi共有六个仿射变换参数：切剪a1、平移a2、翻转a3、旋转a4、缩放a5、倾斜a6，增强数据集的多样性；S3：通过微调的Shuffle网络对Is快速特征提取，输出为源图像特征fs'，对It以及多幅Iat进行快速特征提取，输出为目标图像特征ft'；S4：使用轻量化视觉变压器网络对输入图像It和Is作长距离关系特征提取，输出为密集对应的位移关系特征图f'；S5：通过邻域一致网络过滤特征点；S6：通过互相关算法做特征匹配，使用矫正的扭曲参数p生成配准图像Ir。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于视觉变压器的遥感图像配准方法
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