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卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习算法,近年来在图像处理领域取得了巨大成功。在遥感图像配准领域,CNN可以提取图像高层特征,克服低层特征表达能力有限和易受干扰的问题。本文جمع焦于探讨CNN特征在遥感图像配准中的应用。 1. 卷积神经网络特征的提取 卷积神经网络可以自动学习图像特征,提取高层特征,克服低层特征表达能力有限的问题。CNN的全连接层特征和不同聚合大小的卷积层特征可以用于图像配准。 2. 卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用 CNN特征可以用于遥感图像配准,克服低层特征表达能力有限和易受干扰的问题。实验结果表明,CNN特征比尺度不变特征变换(SIFT)方法具有更好的匹配性能,在变换后的图像中,微调后的CNN特征比SIFT特征具有更强的鲁棒性。 3. 卷积神经网络特征与尺度不变特征变换的比较 本文对CNN特征和SIFT特征进行了比较,结果表明,CNN特征在匹配精度和正确对应点的数量方面比SIFT方法具有更好的性能。同时,CNN特征在变换后的图像中具有更强的鲁棒性。 4. 卷积神经网络在遥感图像配准中的优点 CNN在遥感图像配准中的优点包括: * 高层特征提取能力强 * 克服低层特征表达能力有限的问题 * 能够抵抗旋转角度、缩放倍数和亮度等干扰 * 具有更强的鲁棒性 5. 未来研究方向 未来研究方向包括: * 结合CNN和其他深度学习算法,例如_recursive neural networks(RNN)和 Generative Adversarial Networks(GAN),以提高遥感图像配准的性能。 * 应用CNN在其他遥感应用领域,例如图像分类、目标检测和地物识别等。 * 探讨CNN在遥感图像配准中的 BottleNeck和优化方法。 卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用具有广阔的前景和潜力,能够克服传统方法的缺陷,提高遥感图像配准的性能和鲁棒性。