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申请/专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异源遥感影像配准方法，包括以下步骤：S1多个异源遥感影像对作为训练样本集，每个异源遥感影像对包括影像A和影像B；S2构建异源遥感影像配准网络模型，所述异源遥感影像配准网络模型包括粗步配准模块、精细配准模块和空间变换模块；S3利用获取的训练样本集对异源遥感影像配准网络模型进行训练，得到训练好的异源遥感影像配准网络模型；S4获取待配准异源遥感影像对，将待配准异源遥感影像对输入训练好的异源遥感影像配准网络模型，得到完成配准的遥感影像。该方法构建异源遥感影像配准网络模型，先对异源影像的尺度和旋转角度进行校正，然后对校正后的影像进行粗步和精细两步配准，提高了异源影像配准的精确度。
主权项：1.一种基于深度学习的异源遥感影像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取多个异源遥感影像对作为训练样本集，每个异源遥感影像对包括参考影像A和待配准影像B，所述待配准影像B为参考影像A同一位置的不同来源影像；S2构建异源遥感影像配准网络模型，所述异源遥感影像配准网络模型包括粗步配准模块、精细配准模块和空间变换模块；S3利用获取的训练样本集对异源遥感影像配准网络模型进行训练，得到训练好的异源遥感影像配准网络模型；S4获取待配准异源遥感影像对，所述待配准异源遥感影像对包括参考影像和待配准异源影像，将待配准异源遥感影像对输入训练好的异源遥感影像配准网络模型，得到完成配准的遥感影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京数慧时空信息技术有限公司 一种基于深度学习的异源遥感影像配准方法
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