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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开基于孪生网络和监督训练的异源图像匹配定位方法和系统，属于图像匹配领域。本发明通过具有多感受野特征融合模块的孪生网络提取特征，逐级嵌套，融合不同感受野深度的特征，使得提取到的特征图不仅能保持边缘轮廓等低级特征，还保证具有纹理细节等高级特征，利用特征图进行归一化相关性运算进行位置估计时，定位精度高；通过理想互相关图进行弱监督，将匹配互相关图与理想互相关图共同输入到判别网络中，通过判别损失函数进行反向传播对构建的孪生网络进行训练，调整网络参数至该损失函数收敛完成对孪生网络的训练，优化匹配互相关图来缩小二者之间的差异，使匹配互相关图更接近理想效果，更容易拟合，提高匹配精度，网络适应性更强。
主权项：1.一种基于孪生网络和监督训练的异源图像匹配定位方法，其特征在于，该方法包括：训练阶段：采用已配准的可见光-红外图数据集作为训练集，对每个训练样本，做以下处理：将可见光图像输入至孪生网络第一分支，得到模板特征图，将红外图像输入至孪生网络第二分支，得到搜索特征图，将模板特征图和搜索特征图进行归一化相关性运算，生成匹配互相关图，根据可见光模板图和红外搜索图的实际匹配位置，生成理想互相关图，作为匹配互相关图的监督信息；将匹配互相关图和和理想互相关图输入至判别器，输出对输入信息整体的判别结果，计算判别损失；对匹配互相关图进行位置回归，得到可见光图像在红外图像上的估计位置；根据估计位置和实际匹配位置，计算整体损失；若整体损失和判别损失函数同时收敛，则训练完成，否则，将判别损失反馈至孪生网络，通过反向传播调整孪生网络的参数，使得判别损失越来越小；应用阶段：将可见光图像输入至训练好的孪生网络第一分支，将红外图像输入至训练好的孪生网络第二分支，对孪生网络的两个输出进行归一化相关性运算，将运算结果输入进行位置回归，得到可见光图像在红外图像上的估计位置。
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百度查询： 华中科技大学 基于孪生网络和监督训练的异源图像匹配定位方法和系统
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