多源遥感影像深度特征融合匹配算法

王龙号, 蓝朝桢, 姚富山, 侯慧太, 武蓓蓓

Multi-source Remote Sensing Image Deep Feature Fusion Matching Algorithm

WANG Longhao, LAN Chaozhen, YAO Fushan, HOU Huitai, WU Beibei

表1 试验数据对比分析

Tab. 1 Comparative analysis of test data

影像组别 第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 第6组 基准影像 类型 无人机 光学影像 ZY-3 PAN 全色影像 Google 光学影像(夏) Google 光学影像 Google 光学影像 Google 光学影像 图幅/像素 1920×1080 1000×1000 960×960 512×512 256×256 500×500 分辨率/m - 2.5 0.5 160 120 40 待匹配 影像类型 无人机 热红外影像 GF-3 SAR Google 光学影像(冬) ZY-3 PAN 全色影像 GF-2 PAN 全色影像 OSM 栅格地图 图幅/像素 640×512 1000×1000 640×640 628×531 400×400 500×500 分辨率/m - 2.5 0.5 160 120 40 差异 可见光-热红外，成像模式与波段不同，角度、尺度差异大 光学-SAR，成像模式不同，灰度梯度差异大[1] 时相差异大，冬夏季地物差异明显，角度尺度差异明显 普通光学影像-全色影像，波段不同，灰度差异明显 普通光学影像-全色影像，波段不同，灰度差异明显 可见光-栅格地图，不同地图模式，灰度差异大[1]