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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于解耦特征互信息的多源遥感图像配准方法，对光学图像和SAR图像从尺度和维度方面进行归一化处理，对SAR图像进行散斑去噪处理，构建网络训练数据集和测试集；基于卷积神经网络搭建特征解耦网络、配准场估计网络；训练搭建的网络，将光学图像与SAR图像送入搭建好的特征解耦网络，基于互信息最大化的策略，提取共享特征与独有特征，将共享特征送入到搭建好的配准场估计网络，估计配准场；利用得到的训练好的模型对图像进行配准，得到配准结果。本发明提出基于互信息的特征解耦光学‑SAR图像配准方法，利用神经网络提取出光学与SAR图像的共享特征，根据共享特征估计配准场，从而提高光学‑SAR图像配准的精确率。
主权项：1.一种基于解耦特征互信息的多源遥感图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤：1对光学图像和SAR图像从尺度和维度方面进行归一化处理，对SAR图像进行散斑去噪处理，构建网络训练数据集和测试集；2基于卷积神经网络搭建特征解耦网络、配准场估计网络；3训练步骤2搭建的网络，将光学图像与SAR图像送入步骤2搭建好的特征解耦网络，基于互信息最大化的策略，提取共享特征与独有特征，将共享特征送入到搭建好的配准场估计网络，估计配准场；4利用步骤3得到的训练好的模型对图像进行配准，得到配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于解耦特征互信息的多源遥感图像配准方法
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