| 基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法 |
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| 引用本文： | 陈辰,周拥军,李元祥,庹红娅,周瑜,骆建华.基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法[J].计算机工程,2019,45(11):249-255. |
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| 作者姓名： | 陈辰 周拥军 李元祥 庹红娅 周瑜 骆建华 |
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| 作者单位： | 上海交通大学航空航天学院,上海,200240;上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海,200240;解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;工信部民机专项 |
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| 摘 要： | 在利用航拍遥感图像进行土地测量与变化检测时,需要对图像进行配准处理。为实现目标区域的高精度匹配,提出一种遥感图像配准方法。对图像进行U-net分割,以适用于小样本数据集的处理,针对不同区域特征的误差,将变量含异质噪声模型应用于配准参数估计,提高目标区域的配准精度。实验结果表明,与基于Harris角点的配准方法相比,该方法的全局平均配准精度提高41.39%,与基于SIFT特征点的配准方法相比,其感兴趣区域的平均配准精度提高16.67%。
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| 关 键 词： | 图像配准 图像分割 变量含异质噪声模型 结构化总体最小二乘 目标区域权值 |
Remote Sensing Image Registration Method Based on U-net Segmentation and HEIV Model |
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