基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像配準(zhǔn)方法.pdf

1、圖像配準(zhǔn)的主要目的是為了實現(xiàn)同一目標(biāo)區(qū)域在不同時間、不同視角或不同傳感器獲得的圖像數(shù)據(jù)在空間位置上重合，圖像配準(zhǔn)問題是地理信息學(xué)、影像醫(yī)學(xué)、計算機(jī)視覺等眾多應(yīng)用領(lǐng)域中基礎(chǔ)性問題。對于完成衛(wèi)星遙感圖像之間的配準(zhǔn)，得出的配準(zhǔn)信息對于完成目標(biāo)識別、圖像融合、場景重建等諸多應(yīng)用問題的實現(xiàn),有著至關(guān)重要的作用。
　　在當(dāng)前海量的遙感圖像數(shù)據(jù)信息面前，傳統(tǒng)的人工選取圖像之間控制點(diǎn)實現(xiàn)遙感圖像配準(zhǔn)的方法已經(jīng)無法滿足實際應(yīng)用中對于數(shù)據(jù)實時性的要求

2、，所以改善自動化圖像配準(zhǔn)技術(shù)，已成為圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域中的研究重點(diǎn)方向。傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)算法主要分為兩大類：基于圖像區(qū)域的配準(zhǔn)算法和基于圖像特征的配準(zhǔn)算法。本文主要采用了基于局部特征的配準(zhǔn)算法，并通過訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取控制點(diǎn)的特征表達(dá)，以此來取得在圖像配準(zhǔn)的特征匹配階段有較好的正確匹配對的數(shù)量，進(jìn)而實現(xiàn)光學(xué)遙感圖像之間的配準(zhǔn)，本文驗證了提出方法的可行性，本文主要完成的工作具體有下列幾點(diǎn)：
　　1.總結(jié)了圖像配準(zhǔn)技術(shù)現(xiàn)階段的發(fā)展情況

3、和傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)流程，并對未來圖像配準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展方向做出了展望；
　　2.介紹了圖像配準(zhǔn)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識，并對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)說明；
　　3.采用最大穩(wěn)定極值區(qū)域（Maximally Stable Extremal Regions，MSERs）提取訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的特征樣本，并構(gòu)造合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。
　　4.利用訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化待配準(zhǔn)圖像之間控制點(diǎn)的特征，并形成