基于深度学习的异源图像匹配方法

摘要

本发明提供的基于深度学习的异源图像匹配方法，首先制作异源图像块数据集；图像预处理；获取图像块特征图；通过特征图得到特征向量；特征图的融合并归一化；训练图像匹配网络；预测匹配概率；本发明有效克服了现有技术中异源图像块匹配过拟合的问题，极大的提高了网络的性能，提升了网络的训练效率，增强了网络的鲁棒性。本发明可应用于异源图像配准、图像追踪、多视角重建等领域。