【摘 要】
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精确有效的月球表面特征匹配,是探月工程和月球表面目标的精确定位中的关键技术.传统的特征匹配算法对月球表面图像进行特征点的提取和匹配,因其计算复杂、应用单一、描述子
【机 构】
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长春大学电子信息工程学院 吉林 长春 130022;长春大学电子信息工程学院 吉林 长春 130022
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精确有效的月球表面特征匹配,是探月工程和月球表面目标的精确定位中的关键技术.传统的特征匹配算法对月球表面图像进行特征点的提取和匹配,因其计算复杂、应用单一、描述子维度大、匹配耗时多、对局部相似区域的鲁棒性差等问题,使其在真实的应用场景中有一定的局限性.本文基于深度学习的,提出一种基于多任务学习的图像特征匹配,该方法基于改进后的HF-Net网络,采用轻量级网络MobileNetv3网络,并结合迁移学习知识蒸馏方式,实现行端到端的特征点匹配.实验表明,该方法能够有效减少计算的复杂程度,提高特征匹配的准确率,在不同光照条件下有很好的鲁棒性.
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