典型文献
基于卷积与图神经网络的合成孔径雷达与可见光图像配准
文献摘要：
由于卫星遥感合成孔径雷达(SAR)与可见光图像之间存在显著的非线性辐射差异,故现有的SAR与可见光图像配准算法存在实时性差、旋转与尺度不变性弱等问题.针对目前算法只关注图像局部特征的外观信息,而忽略几何结构信息的问题,提出了一种结合卷积与图神经网络(GNN)的SAR与可见光图像匹配方法.该方法采用卷积神经网络进行特征检测与描述的同时,引入了GNN进行特征匹配.与最近邻匹配算法仅利用局部描述符信息相比,GNN先将特征点的位置坐标嵌入到描述符中,使得描述符具有几何位置信息,再利用注意力机制进一步聚合特征描述符的几何上下文信息,最后利用可微分的最优传输算法直接输出特征点的匹配结果,保证了网络可进行端到端的训练.实验结果表明:所提方法在大范围旋转与尺度变化的配准任务上,获得了最先进的性能;与目前主流配准算法辐射不变特征变换相比,所提方法在提升匹配精度的同时,计算速度也提高了50倍以上.
文献关键词：
图像处理;异源图像匹配;合成孔径雷达与可见光图像配准;卷积神经网络;图神经网络;最优传输
中图分类号：
作者姓名：
刘磊;李元祥;倪润生;张宇轩;王艺霖;左宗成
作者机构：
上海交通大学航空航天学院,上海200240
文献出处：
引用格式：
[1]刘磊;李元祥;倪润生;张宇轩;王艺霖;左宗成-.基于卷积与图神经网络的合成孔径雷达与可见光图像配准)[J].光学学报,2022(24):102-112
A类：
合成孔径雷达与可见光图像配准
B类：
图神经网络,卫星遥感,SAR,非线性辐射差异,尺度不变性,局部特征,几何结构,结构信息,GNN,匹配方法,特征检测,特征匹配,最近邻,匹配算法,特征点,位置信息,注意力机制,聚合特征,特征描述符,上下文信息,可微分,最优传输,端到端,尺度变化,最先,流配,不变特征,特征变换,换相,匹配精度,计算速度,异源图像匹配
AB值：
0.272698
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