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一种基于光学-SAR异源遥感图像匹配方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110111049.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-27
申请人：
电子科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于光学-SAR异源遥感图像匹配方法
申请号	CN202110111049.4	申请日期	2021-01-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-28	公开/公告号	CN112861672A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市成华区建设北路二段4号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	李斌;周世杰;阴俊恺;张正强;吴震
代理机构	成都九鼎天元知识产权代理有限公司	代理人	徐静

摘要

本发明提供一种基于光学‑SAR异源遥感图像匹配方法，所述匹配方法包括如下步骤：S1，采集包含正样本和负样本的训练数据；S2，利用训练数据训练全卷积骨干网络得到图像匹配模型；S3，利用图像匹配模型对待匹配的光学图像和SAR图像进行匹配。本发明通过使用深度学习的方法，自适应学习图像细节特征，能够提高遥感图像匹配的准确度和效率，让其真正产品化。

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