一种基于聚合特征差异学习网络的异源图像匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于聚合特征差异学习网络的异源图像匹配方法，使用异源可见光‑近红外VIS‑NIR数据集，将Country子集作为训练样本集，Field、Forest、Indoor、Mountain、Oldbuilding、Street、Urban和Water子集作为测试样本集；数据预处理；设计聚合特征差异学习网络结构，包含双分支特征提取网络，特征差异聚合网络，两个度量网络；训练聚合特征差异学习网络，基于两个度量网络的输出分别计算两个大间隔余弦损失函数和，得到网络最终损失函数，联合优化整个网络；将测试样本集输入到聚合特征差异学习网络中，以度量网络输出的匹配标签作为最终的预测标签。本发明提高了学习效率和匹配精度，更可靠，鲁棒性更强，匹配精度更高。