[发明专利]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

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对和进行特征匹配；6)利用逆变换H‑1将上的匹配点坐标反算回得到最终匹配结果。本发明提供了一种对多模态遥感影像非线性灰度变化和几何变形鲁棒且无需任何先验信息的基于卷积神经网络特征图的多模态遥感影像匹配方法。