【摘 要】
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图像配准是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（气候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域,该任务对3D重建、宽基线立体匹配、视觉定位、图像检索和变化检测等很多计算机视觉任务都非常重要。传统方法如SIFT、SURF等使用手工设计的特征进行匹配,对旋转、尺度、亮度等变化具有不变性,取得较好的匹配性能,
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图像配准是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（气候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域,该任务对3D重建、宽基线立体匹配、视觉定位、图像检索和变化检测等很多计算机视觉任务都非常重要。传统方法如SIFT、SURF等使用手工设计的特征进行匹配,对旋转、尺度、亮度等变化具有不变性,取得较好的匹配性能,目前仍广为流行,但对大视角、图像像素强度差异大的场景匹配具有一定的局限性。近年来,深度学习技术的迅猛发展也使得基于深度学习的图像配准技术得到越来越多的关注并取得一定的进步。本文重点关注基于深度学习的端到端图像匹配技术和图像块匹配算法的研究。针对图像配准中的关键点检测、描述子提取等重要步骤,本文研究了基于深度学习的端到端图像配准技术、图像块匹配和异源图像块匹配技术。本文的主要工作如下:1.提出基于Transformer的可靠性区域选择的端到端图像匹配。该方法同时考虑关键点的不变性和描述子的判别性,使用不同层级的特征以降低两个任务的耦合。同时提出一种简单的可靠性图的计算方式,并设计新颖的可靠性损失进行优化。提出使用可靠性区域关键点进行训练和测试,实验表明该方法可有效提高图像匹配性能。2.提出在R2D2模型的基础上对描述子特征和可靠性图的学习进行分离,并从损失函数优化的角度提出困难样本挖掘策略,提升网络优化性能。为了增强关键点的可重复性,提出结合使用手工特征和深度特征学习可重复性更高的检测器。实验表明该算法可有效提高图像匹配任务的性能,并通过图像配准任务验证该算法的适应性。3.提出基于交叉注意力的度量学习网络。通过引入跨图像块间的交互注意力,融合图像块间的直接特征关系和交互特征关系进行相似度学习。在同源和异源等多个数据集上进行图像块匹配实验验证了该算法有效性,并在异源光学和SAR数据上进行图像配准实验验证算法适应性。但该方法的计算复杂度较高,配准速度慢。
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