Deep Feature Correlation Learning for Multi-Modal Remote Sensing Image Registration

过度拟合 人工智能 计算机科学 特征(语言学) 稳健性(进化) 图像配准 模式识别(心理学) 特征学习 情态动词 深度学习 匹配(统计) 计算机视觉 卷积神经网络 特征提取 遥感 图像(数学) 人工神经网络 数学 地理 基因 统计 哲学 生物化学 语言学 化学 高分子化学
作者
Dou Quan,Shuang Wang,Yu Gu,Ruiqi Lei,Ning Huyan,Shaowei Wei,Biao Hou,Licheng Jiao
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-16 被引量:28
标识
DOI:10.1109/tgrs.2022.3187015
摘要

Deep descriptors have advantages over handcrafted descriptors on local image patch matching. However, due to the complex imaging mechanism of remote sensing images and the significant differences in appearance between multi-modal images, existing deep learning descriptors are unsuitable for multi-modal remote sensing image registration directly. To solve this problem, this paper proposes a deep feature correlation learning network (Cnet) for multi-modal remote sensing image registration. Firstly, Cnet builds a feature learning network based on the deep convolutional network with the attention learning module, to enhance the feature representation by focusing on meaningful features. Secondly, this paper designs a novel feature correlation loss function for Cnet optimization. It focuses on the relative feature correlation between matching and non-matching samples, which can improve the stability of network training and decrease the risk of overfitting. Additionally, the proposed feature correlation loss with a scale factor can further enhance the network training and accelerate the network convergence. Extensive experimental results on image patch matching (Brown, HPatches), cross-spectral image registration (VIS-NIR), multi-modal remote sensing image registration, and single-modal remote sensing image registration have demonstrated the effectiveness and robustness of the proposed method.
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