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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
纯情的天奇完成签到 ,获得积分10
刚刚
顺利一德发布了新的文献求助10
1秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
胡萝卜发布了新的文献求助10
2秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
汉堡包应助果粒多采纳,获得10
4秒前
8秒前
华仔发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
科研通AI2S应助杜杜采纳,获得10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
JK发布了新的文献求助10
11秒前
打打应助顺利一德采纳,获得10
12秒前
法外狂徒完成签到,获得积分10
13秒前
Orange应助十九岁的时差采纳,获得10
13秒前
科研通AI2S应助steam采纳,获得10
15秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
青青子衿完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
16秒前
18秒前
crazy发布了新的文献求助10
21秒前
杜杜发布了新的文献求助10
22秒前
嗯嗯发布了新的文献求助10
23秒前
老大蒂亚戈完成签到,获得积分10
25秒前
宝安完成签到,获得积分10
29秒前
JamesPei应助动听的老鼠采纳,获得10
29秒前
29秒前
杨可言完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
30秒前
31秒前
Hello应助子非鱼采纳,获得10
32秒前
33秒前
35秒前
mzhmhy发布了新的文献求助10
37秒前
李健的粉丝团团长应助ASA采纳,获得30
38秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136