【摘 要】
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光学遥感成像分辨率高、幅宽大,相似地物多,在图像配准中极易产生特征点误匹配。现有深度网络配准方法直接将特征图中的极大值点作为图像配准的特征点,特征点提取与匹配的准确性差,导致图像精度低。针对该问题,文章提出新方法,将高斯差分图像(Difference of Gaussian,DoG)与Visual Geometry Group(VGG)网络组合起来,构成一个新网络,即Difference of G
【机 构】
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北京化工大学,北京 100029;北京空间机电研究所,北京 100094;北京理工大学,北京 100081
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光学遥感成像分辨率高、幅宽大,相似地物多,在图像配准中极易产生特征点误匹配。现有深度网络配准方法直接将特征图中的极大值点作为图像配准的特征点,特征点提取与匹配的准确性差,导致图像精度低。针对该问题,文章提出新方法,将高斯差分图像(Difference of Gaussian,DoG)与Visual Geometry Group(VGG)网络组合起来,构成一个新网络,即Difference of Gaussian with VGG(DVGG)网络;然后从高斯差分图像中提取极大值点作为配准的特征点,将D
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