基于遥感影像的智能景像匹配适配区选择方法

飞行器景像匹配适配区选择是飞行器实现景像匹配视觉导航的前提。近年来,人们基于层次规则提出了许多适配区选择方法,也取得了良好的效果,但这些方法缺少对深度特征的提取能力,通用性较差,且存在一定的误选现象。针对这一问题,提出了一种基于深度特征的智能景像匹配适配区选择方法。所提方法利用深度学习ResNet-50网络结构实现对景像区高维特征的提取,通过深度特征匹配方法计算匹配误差与匹配概率,实现对适配区的选取。实验结果表明,所提方法与传统的适配区选择方法相比,适配成功率平均提高40%以上,鲁棒性更强。该方法避免了繁琐的适配性能指标选择流程,可应用于不同场景下的适配区选择,改善适配区域选择的有效性和泛化性。