基于孪生神经网络的异源图像匹配方法

摘要

针对现有图像匹配方法在SAR图像和可见光图像匹配过程中受二者非线性强度差异以及SAR图像散斑噪声的影响,造成二者匹配精度低的问题,提出一种基于孪生神经网络的异源图像匹配方法。该方法通过显著性检测选取待匹配图像块,利用孪生神经网络对选取的SAR图像块和可见光图像块进行相似度度量;使用快速搜索策略遍历搜索区域,以加快匹配速度,并使用集成学习,优化匹配精度。实验结果表明,该方法在匹配成功率和匹配精度上显著优于传统的模板匹配方法。