基于卷积神经网络的遥感图像匹配技术研究

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卫星遥感探测技术已经成为了现代各国对地侦测的重要手段之一,而遥感图像配准则是对探测图像进行处理的关键步骤。配准是将两幅不同场景的图片通过最佳的坐标变换模型转换到同一坐标系下的过程,传统配准算法提取的特征大多是基于人为定义的特征,这种特征都是较为浅层的表示。而近年来对卷积神经网络的研究逐渐成为热门,用卷积神经网络能提取图像的高层语义特征,在多种图像处理领域表现优异。本文将卷积神经网络提取特征的能力应用到遥感图像配准领域,重点研究了基于卷积神经网络的配准技术,主要研究的内容如下:(1)调研了当前遥感图像
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