面向多模态遥感影像旋转差异的智能匹配方法

遥感影像配准是图像处理技术领域的重要研究内容,影像间的大旋转差异严重影响匹配精度的提高。针对这个问题,提出基于双分支神经网络的旋转差异校正方法。利用相位一致性信息特征值与方向角提取影像的旋转特征向量(RVPC);构建并训练用于预测影像间旋转差异角的双分支神经网络R-FCN;将RVPC输入网络并预测旋转差异角,最后基于预测角对影像进行仿射校正。R-FCN网络在SEN1-2数据集上,5°(±2.5°)精度训练准确率达98.17%。