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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统，利用高层特征学习到的包含更多相似度排序的知识来引导低层特征学习，借助高层特征中更加丰富的监督信息优化特征网络，从而提高异源遥感图像匹配的精度。在剔除异源图像之间的差异性时，容易丢失大量的判别性信息，影响异源图像特征的判别性，增大异源图像匹配的误差，提出了借助重构约束保持异源图像特征的判别性，从而提高异源遥感图像匹配的精度。其步骤为：制作数据集；图像预处理；用异源图像特征学习网络提取图像块特征；用异源共享特征学习网络提取图像块的共享特征；降维网络；用解码器重构图像块；网络优化；预测匹配概率；评估网络性能。

主权项：1.基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从成对的光学图像和SAR图像中裁剪光学图像块poi和SAR图像块psi，制作异源遥感图像块数据集，将异源遥感图像块数据集划分为训练样本和测试样本，分别对训练样本和测试样本进行预处理；S2、将步骤S1得到的训练样本中的光学图像块poi和SAR图像块psi送到异源图像特征学习网络提取图像块特征，得到光学图像特征foi和SAR图像特征fsi；S3、将步骤S2获得的光学图像特征foi和SAR图像特征fsi送到共享特征学习映射网络，得到光学图像块poi的共享特征eoi和SAR图像块psi的共享特征esi；S4、将步骤S2获得的光学图像特征foi和SAR图像特征fsi送到降维网络，得到和步骤S3获取的共享特征eoi，esi维度一致的共享特征f′oi和f′si；S5、使用解码器对步骤S4获得的光学图像块的共享特征f′oi和SAR图像块的共享特征f′si重构光学图像块和SAR图像块S6、根据步骤S3得到的共享特征eoi和esi计算三元组匹配损失，根据步骤S3得到的共享特征eoi和esi与步骤S4得到的f′oi和f′si计算描述子一致性约束损失，根据步骤S5得到的重构的光学图像块和SAR图像块与输入的光学图像块poi和SAR图像块Psi计算重构损失；根据三元组匹配损失、描述子一致性损失和重构损失得到最终的损失函数L，优化整个基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配网络，保存异源遥感图像块匹配网络的权重；S7、依次读取步骤S1划分的测试样本中的光学图像块poi和SAR图像块psi，将步骤S6训练好的异源遥感图像块匹配网络权重载入步骤S2中的异源图像特征学习网络和步骤S3中的共享特征学习映射网络中，得到对应的异源图像的特征描述子，根据描述子之间的特征距离判断输入图像块是否匹配。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统