Robust matching of optical and SAR images based on deep feature reconstruction enhancement
摘要
بسبب الاختلاف الجوهري في مبدأ التصوير، تظهر صور الرادار السينثيتيكي للفتحة الاصطناعية (SAR) اختلافات إشعاعية وهندسية بارزة بين الصور، وكان تطابقها الدقيق التلقائي دائمًا في صلب البحث الأكاديمي الدولي الحالي. في الوقت الحالي، يركز معظم أساليب التطابق القائمة على التعلم العميق على استخراج الخصائص العميقة للصور، ولكن هذه النماذج غالبًا ما تتجاهل دمج الخصائص المتعددة للصور والتعبير عن الخصائص المشتركة، مما يؤدي إلى نقص في الصلابة وصعوبة مواجهة المشاهد الجغرافية المعقدة المتعددة. وبناءً على ذلك، قدمت هذه الدراسة طريقة تطابق صور الرادار السينثيتيكي والضوئي المحسنة بناءً على إعادة إنشاء الخصائص العميقة. بنيت هذه الطريقة شبكة استخراج مشترك للخصائص الكاذبة التوأمية المتعددة المقياس وإعادة بناء الصور. أولاً، من خلال هيكل استخراج الخصائص المتعددة المقياس، تسمح الشبكة باستخراج الخصائص العميقة لصور الرادار السينثيتيكي والضوئي عالية الكفاءة على مستوى البكسل. ثانيًا، صممت فرعية ترجمة الصور الضوئية السينثيتيكية الكاذبة لتعزيز تعلم الشبكة من خلال إعادة إنشاء الخصائص. أخيراً، تم بناء وظيفة تطابق متعددة المستويات الأمثل ومتوسط الخطأ في إعادة الصور، وتحقيق التطابق الصلب بين الصور الضوئية والسينثيتيكية. خضعت الطريقة المقترحة لتجارب مقارنة على مجموعات البيانات العكسي البعيدة التي تحتوي على أنواع متعددة من المشاهد الجغرافية (المدن، الضواحي، الصحاري، الجبال، المياه) وبدقتيات مختلفة، وأظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة تظهر أعلى معدلات التطابق الصحيح مقارنة بأساليب التطابق الرائدة الحالية.
关键词
remote sensing;optical image;SAR image;image matching;deep learning