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基于编码器和解码器结构的深度学习SAR影像配准方法

基于编码器和解码器结构的深度学习SAR影像配准方法

专利申请号:CN202410020184.1

公 开 号:CN117893584A

发 明 人:高红雨 张犁宝 

代 理 人:王兆波

代理机构:北京思海天达知识产权代理有限公司

专利类型:发明专利

申 请 日:20240416

公 开 日:20240107

专利主分类号:G06T7/33

关 键 词:配准 编码器 掩码 解码器结构 匹配关系 构建 学习 图像 神经网络结构 图像特征信息 解码器 抗噪声能力 特征点检测 参考图像 网络寻找 掩码数据 特征点 主图像 匹配 

摘      要:本发明公开了基于编码器和解码器结构的深度学习SAR影像配准方法,该方法基于编码器和解码器的神经网络结构。本发明采用掩码进行配准,通过深度学习网络寻找图像之间掩码的匹配关系,以此来寻找参考图像和主图像之间的匹配关系,实现图像之间的配准。包括,(1)构建掩码数据集,用以训练深度学习模型;(2)构建基于编码器和解码器结构的深度学习模型;(3)使用模型对SAR影像配准;掩码相比于特征点含有更丰富的图像特征信息,具有较强的抗噪声能力,相比于特征点检测、描述和匹配的方法,本发明更具有稳定性且效率更高。

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