多源卫星图像配准方法、系统、存储介质和电子设备
申请人信息
- 申请人:南京国础科学技术研究院有限公司
- 申请人地址:210000 江苏省南京市鼓楼区定淮门12号熊猫电子数字产业园16号楼
- 发明人: 南京国础科学技术研究院有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多源卫星图像配准方法、系统、存储介质和电子设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311348076.9 |
| 申请日 | 2023/10/18 |
| 公告号 | CN117474963A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06T7/33 |
| 权利人 | 南京国础科学技术研究院有限公司 |
| 发明人 | 李军; 李良志; 马凌飞; 苏俊良; 章瑞; 王亚美 |
| 地址 | 江苏省南京市鼓楼区定淮门12号熊猫电子数字产业园16号楼 |
摘要文本
本发明公开了一种多源卫星图像配准方法、系统、存储介质和电子设备，其中多源卫星图像配准方法包括步骤：S1、将参考卫星图像Pr与感知卫星图像Ps分别输入双分支残差网络的参考分支和感知分支，得到深层参考特征和深层感知特征S2、根据深层参考特征和深层感知特征对参考卫星图像和感知卫星图像进行粗匹配预测；S3、基于全连接层的相似度对粗匹配预测结果进行细匹配，得到最终的匹配结果。该方法利用双分支残差网络提取参考图像和感知图像的深层特征，并基于自注意力机制构建垂直交叉注意力模型来融合多源图像，有效获取特征的全局上下文信息和具有交叉模态的相似性特征，能够快速、准确地实现多模态卫星图像的配准。 百度搜索专利查询网
专利主权项内容
1.一种多源卫星图像配准方法，其特征在于，包括步骤：S1、将参考卫星图像P与感知卫星图像P分别输入双分支残差网络的参考分支和感知分支，得到深层参考特征和深层感知特征/>rs所述双分支残差网络包括参考分支、感知分支和垂直交叉注意力网络；所述参考分支和感知分支均包括依次连接的卷积层和4个残差模块，所述垂直交叉注意力网络包括4个交叉注意力模块；参考分支和感知分支的卷积层分别用于提取参考卫星图像和感知卫星图像的浅层特征，得到参考特征图和感知特征图/>
和/>经过第一交叉注意力模块处理后得到第一跨模态相似性特征F′和F′；/>和F′进行堆叠后输入参考分支的第一残差模块，得到第一深层参考特征/>和F′进行堆叠后输入感知分支的第一残差模块，得到第一深层感知特征/>r0s0r0s0
和/>经过第二交叉注意力模块处理后得到第二跨模态相似性特征/>和/>和/>进行堆叠后输入参考分支的第二残差模块，得到第二深层参考特征/>和/>进行堆叠后输入感知分支的第二残差模块，得到第二深层感知特征/>F和经过第三交叉注意力模块处理后得到第三跨模态相似性特征F′和F′；/>和F′进行堆叠后输入参考分支的第三残差模块，得到第三深层参考特征/>和F′进行堆叠后输入感知分支的第三残差模块，得到第三深层感知特征/>r2r2s2r2s2
和/>经过第四交叉注意力模块处理后得到第四跨模态相似性特征F′和F′；/>和F′进行堆叠后输入参考分支的第四残差模块，得到深层参考特征/>和F′进行堆叠后输入感知分支的第四残差模块，得到深层感知特征/>r3s3r3s3S2、根据深层参考特征和深层感知特征/>对参考卫星图像和感知卫星图像进行粗匹配预测；S3、基于全连接层的相似度对粗匹配预测结果进行细匹配，得到最终的匹配结果。