使用CNN功能进行图像匹配
概述
针对深度遥感影像在成像方式,时间相位,分辨率等方面的差异难以匹配的问题,提出了一种新的深度学习特征匹配方法。 结果表明,该算法具有较强的适应性和鲁棒性,在匹配点的数量和分布,效率和适应性方面均优于其他算法。 该存储库包含以下文件的实现:
"A Heterogeneous Remote-Sensing Image Matching Method Based on Deep Learning Feature" (in Chinese)
一种基于深度学习特征的异源遥感影像匹配算法
该存储库中特征提取的主要思想和代码均基于 。
匹配结果:
谷歌地球图像之间的匹配结果(2009年和2018年)
无人机光学图像与红外热像的匹配结果
SAR图像(GF-3)与光学卫星(ZY-3)图像的匹配结果
卫星图与地图的匹配结果
入门:
建议使用Python 3.7+来运
2021-07-02 14:43:22
6.45MB
系统开源
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