典型文献
基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接
文献摘要：
针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题,提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法,通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接.通过两次实验将该算法与传统算法进行对比.首先,以欧氏距离作为评价指标,分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计,对它们的图像配准能力进行评估.其次,在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果.实验结果表明,卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力,因此对于外观产生较大变化的遥感图像,可采用该算法代替传统算法实现图像拼接,得到更精确的全景图像.
文献关键词：
卫星遥感;卷积神经网络;图像拼接;尺度不变特征转换
中图分类号：
作者姓名：
刘通;胡亮;王永军;初剑峰
作者机构：
吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;长春市公安局 网安支队,长春 130051
文献出处：
引用格式：
[1]刘通;胡亮;王永军;初剑峰-.基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(01):99-108
A类：
B类：
卫星遥感图像,传统算法,图像拼接方法,模型实现,欧氏距离,图像数据集,图像配准,准能,接应,算法实现,卷积神经网络模型,全景图像,尺度不变特征转换
AB值：
0.181241
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