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基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法研究
摘要：遥感影像拼接是将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像的过程。传统的拼接方法存在一些问题，如拼接边缘的不连续性和变形等。本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法，该算法利用卷积神经网络的特征提取和分类能力，在拼接过程中自动学习并匹配影像中的特征，从而实现高质量的影像拼接。实验结果表明，该算法能够有效解决传统拼接方法存在的问题，并且在拼接质量和效率方面具有明显优势。
关键词：遥感影像拼接；卷积神经网络；特征提取；特征匹配
1.引言
遥感影像是记录地球表面信息的重要手段，具有广泛的应用价值。随着卫星遥感技术的发展，获取的遥感影像数量不断增加。在实际应用中，往往需要将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像，以获取更全面、更一致的地理信息。然而，由于拼接过程中存在一定的误差，传统的拼接方法容易产生拼接边缘的不连续性和变形等问题，降低了拼接影像的质量。因此，如何提高遥感影像的拼接质量成为一个研究热点。
2.相关工作
传统的遥感影像拼接方法主要是基于特征点匹配的方法。该方法首先提取影像中的特征点，然后使用一定的匹配算法将特征点进行匹配，最后通过对匹配点的几何变换来实现影像的拼接。然而，由于遥感影像的特点，如多角度、多时相、大面积等，传统的特征点匹配方法往往无法满足需求，拼接结果易产生不连续性和变形。
近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了巨大的成功。卷积神经网络具有自动学习和优化的能力，可以提取影像中的高层语义信息，并进行分类和识别。因此，将卷积神经网络应用于遥感影像拼接中，可以有效提高拼接质量。
3.方法介绍
本文提出的基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法主要包括以下步骤：
1）数据准备：将多幅遥感影像以及其对应的宽高信息进行预处理，使其适应卷积神经网络的输入要求。
2）网络训练：利用已有的遥感影像数据集进行卷积神经网络的训练。训练的目标是学习到合适的特征提取器和匹配器，使其具有对遥感影像特征的感知和匹配能力。
3）影像拼接：对于待拼接的遥感影像，首先通过已训练好的卷积神经网络提取其特征表示。然后根据特征表示进行特征匹配，找到待拼接影像与已有影像之间的对应关系。最后，通过几何变换将各幅影像拼接成完整的影像。
4.实验结果与分析
本文使用遥感影像数据集进行了实验，评估了基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法的性能。实验结果表明，该算法能够有效地解决传统拼接方法存在的问题，拼接结果具有较好的连续性和一致性。与传统方法相比，该算法在拼接质量和效率方面具有明显优势。
5.结论
本文研究了基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法，并进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够有效改善传统拼接方法存在的问题，提高拼接质量。基于卷积神经网络的遥感影像拼接算法具有较好的应用前景，可以应用于遥感影像数据的处理和分析。
参考文献：
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