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基于邻域一致性的极化SAR图像仿射配准

         
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极化SAR图像的配准是极化SAR图像处理的基础,需要具备较高的精度与速度.基于深度学习的极化SAR图像配准大多数是结合图像块特征的匹配与基于随机抽样一致性的参数迭代估计来实现的.目前尚未实现端到端的基于深度卷积神经网络的一步仿射配准.该文提出了一种基于弱监督学习的端到端极化SAR图像配准框架,无需图像切块处理或迭代参数估计.首先,对输入图像对进行特征提取,得到密集的特征图.在此基础上,针对每个特征点保留k对相关度最高的特征点对.之后,将该4D稀疏特征匹配图输入4D稀疏卷积网络,基于邻域一致性进行特征匹配的过滤.最后,结合输出的匹配点对置信度,利用带权最小二乘法进行仿射参数回归,实现图像对的配准.该文采用RADARSAT-2卫星获取的德国Wallerfing地区农田数据以及PAZ卫星获取的中国舟山港口地区数据作为测试图像对.通过对升降轨、不同成像模式、不同极化方式、不同分辨率的极化SAR图像对的配准测试,并与4种现有方法进行对比,验证了该方法具有较高的配准精度与较快的速度.

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