融合上下文特征与密集网络的光学遥感图像配准

作者：李翔; 陈颖^*; 侯建行; 王伟

来源：激光杂志, 2023, 1-10.

• 光学遥感图像配准
• 上下文特征
• 密集网络
• 注意力

光学遥感图像的地理位置特征复杂多样，且多尺度特征空间信息丰富，在配准过程中难以充分提取图像特征，配准精度较低。针对上述问题，提出融合上下文特征与密集网络的配准模型，通过把位置信息嵌入注意力中加深对位置信息的关注，并集成多个不同内核的深度可分离卷积整合多个不同感受野来聚合丰富的多阶特征语义信息。首先采用融合后的密集网络对图像进行特征信息提取，接着使用双向皮尔逊相关匹配得到双向匹配关系，并通过回归得到的双向参数加权合成最终参数，最后通过仿射变换完成图像配准。实验结果表明，关键点正确估计的比例指标系数为0.05，0.03和0.01情况下，在Aerial-image数据集中分别高达83.9%，60.3%和15.3%，有效提高了光学遥感图像配准精度。

• 单位
  上海应用技术大学