基于边缘特征和CNN联合的多视航拍图像配准方法

针对传统卷积神经网络对多视航拍图像进行配准训练时,未能充分利用多视图像间边缘特征之间的联系,为了提取多层图像边缘结构之间的特征信息,提出了一种基于边缘特征和卷积神经网络联合的多视航拍图像配准方法,通过窗口灰度加权算法提取图像的边缘特征图,并将边缘特征图作为卷积神经网络的输入端进行训练,在测试阶段,给出一对新的多视航拍图像,训练后的模型可以预测图像间的空间对应关系.实验结果表明,该算法实现了图像对齐变换,提高了图像配准的精度,优于现有的图像配准方法.