【摘 要】
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对于多源遥感图像因成像原理、时相差异以及分辨率等因素导致的匹配困难问题，提出了一种基于图像块SIFT特征学习的多源遥感图像匹配方法。首先，通过尺度不变特征变化（scale-invariant feature transform, SIFT）提取图像特征点并截取对应的图像块对；其次，利用多源遥感图像匹配网络（matching nerul network, MNN）学习图像块特征并输出匹配点对，结合快
【基金项目】
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云南省科技厅基础研究计划面上项目（202101AT070102、202101BE070001-037）； 广州市科技计划项目（201804010280）；
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对于多源遥感图像因成像原理、时相差异以及分辨率等因素导致的匹配困难问题，提出了一种基于图像块SIFT特征学习的多源遥感图像匹配方法。首先，通过尺度不变特征变化（scale-invariant feature transform, SIFT）提取图像特征点并截取对应的图像块对；其次，利用多源遥感图像匹配网络（matching nerul network, MNN）学习图像块特征并输出匹配点对，结合快速样本一致性（fast sample consensus, FSC）方法优化匹配结果；最后，计算图像变换矩阵实现多源遥感图像配准。为验证本文方法的有效性，制作了8 000对多源遥感图像数据集对MNN进行网络训练，并与FSC-SIFT （fast sample consensus-scale-invariant feature transform）、PSO-SIFT （position scale orientation-scale-invariant feature transform）以及跨模态图像匹配网络Contextdesc进行对比实验，结果表明本文方法在正确匹配点数量、匹配精度等方面具有一定优越性。
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