[发明专利]基于双变换网络的深度学习SAR图像配准方法在审
| 申请号： | 202211433018.1 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115731270A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 毛莎莎;路世明;杨谨瑗;路凯;缑水平;焦李成 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06V10/46;G06T3/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于双变换网络的深度学习SAR图像配准算法，主要解决现有深度学习的SAR配准方法获取匹配的图像对困难，匹配精度低，人工标注数据集成本过高及类别不平衡的问题。其实现方案为：1)生成训练和测试数据集。2)设置深度图像分类网络的分类头类别数目，构建双变换网络的两个分支；3)训练双变换网络的两个分支，并利用训练好的双变换网络进行初步匹配，4)在初步匹配的基础上进行精细匹配；5)取两条支路共同认可的点对，并根据精细匹配的结果更新点对，获得最终匹配结果。本发明获取图像对简单且无需人工标注，数据集类别平衡，匹配精度高，可用于地质矿物资源检测及数字地形模型提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 网络 深度 学习 sar 图像 方法 | ||
【主权项】：
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