CN119444815A 一种端到端多模态遥感影像配准方法及系统 （长安大学）_第1页
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文档简介

一种端到端多模态遥感影像配准方法及系统本申请涉及一种端到端多模态遥感影像配督损失函数在几何对应和全局相似两个层面联2将参考图像和待配准图像输入到所述训练后的图像配准网所述参考图像和所述待配准图像输入到所述特征提取网络，所络输出具有位置像素对应关系的跨模态相似性所述跨模态相似性特征图输入到所述多层感知机进行非线性变换，得位置匹配点在所述待配准图像中的位置相对于在所述参考图所述投影变换矩阵生成模块用于根据所述位移参数生CNN单元连接所述第二通道密集连接模块；所述第一通道密集连接模块包括依次连接的四所述垂直交叉注意力模块包括四个垂直交叉注所述四个第一密集块和所述四个第二密集块一一对应，所述第一过两个相加结果分别输入到下一个第一密集块和下一个3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一密集块和所述第二密集块结构相根据所述位移参数得到多个固定位置匹配点在待配准根据多个固定位置匹配点在待配准图像中的坐标以及在参考图像3A配准模块，用于将参考图像和待配准图像输入到所述训练后所述参考图像和所述待配准图像输入到所述特征提取网络，所络输出具有位置像素对应关系的跨模态相似性所述跨模态相似性特征图输入到所述多层感知机进行非线性变换，得位置匹配点在所述待配准图像中的位置相对于在所述参考图所述投影变换矩阵生成模块用于根据所述位移参数生4生成模块和空间变换网络；特征提取网络包括双通道密集连接网络和垂直交叉注意力模5[0016]四个第一密集块和四个第二密集块一一对应，第一过渡层和第二过渡层一一对:和1:为第i个训练样本的参考图像和待匹配图像，Nec(1;,I:)为多层感知67[0052]在下文中将结合附图对本申请的示例性实施例进行描述[0054]应理解的是，本申请并不会由于如下参照附图的描述而只限于所描述的实施形[0055]本申请提供一种端到端多模态遥感影像配准方法，图1示出了端到端多模态遥感8第一通道密集连接模块和第二通道密集连接模块，第一CNN单元连接第一通道密集连接模[0066]四个第一密集块和四个第二密集块一一对应，第一过渡层和第二过渡层一一对特征提取，第一CNN单元的输出和第二CNN单元的输出均输入到第一个垂直交叉注意力单[0068]第一交叉注意力结果与第一CNN单元的输出相加，相加结果输入到第一个第一密集块；第二交叉注意力结果与第二CNN单元的输出相加，相加结果输入到第一个第二密集[0069]第一个第一密集块1_1的输出和第一个第二密集块2_1的输出分别经过第一过渡9[0079]在一个实施例中，图3示出了空间变换网络的示意图，空间变换网络包括位置网[0080]在一个实施例中，图4示出了网络训练流程图，对图像配准网络进行训练的过程i_cn)2)i[0099]为了进一步验证本申请方法的有效性，选定了6对具有显著特征的典型影像进行应的端到端多模态遥感影像配准系统，图6示出了根据端到端多模态遥感影像配准系统的[0108]本实施例的端到端多模态遥感影像配准系统与上文的端到端多模态遥感影像配

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