针对部分传统算法对于遥感图像配准精度较低的问题，提出一种密集结构改进双通道卷积神经网络的遥感图像配准方法。对输入的图像采用密集结构改进的双通道卷积神经网络模型进行特征提取；用粒子群算法改进的随机一致性点漂移算法进行特征匹配得到仿射变换系数；使待配准图像能够根据该系数实现变换，达到配准目的。实验表明，改进算法比传统算法的配准精度平均提高了15%以上，对具有显著地貌差异的遥感图像对的配准精度可以有效地提高。
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