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Die Registrierung von Fernerkundungsbildern ist die Grundlage für die Veränderungsdetektion, Umweltüberwachung und Bildfusion. Bei erheblichen Erscheinungsunterschieden haben merkmalsbasierte Methoden Schwierigkeiten, ausreichend Merkmalsübereinstimmungen zu finden, um die globale Transformation zu lösen und die lokale Deformation, die durch Höhenundulationen und Gebäudeschatten verursacht wird, zu bewältigen. Im Gegensatz dazu sind nichtstarre Registrierungsverfahren flexibler als merkmalsbasierte Übereinstimmungsverfahren, während sie oft die Umkehrbarkeit zwischen Bildern ignorieren, was zu Fehlausrichtungen und Inkonsistenzen führt. Zu diesem Zweck schlägt dieser Artikel ein nichtstarres bidirektionales Registrierungsnetzwerk (NBR-Net) vor, um die flussbasierte dichte Korrespondenz für Fernerkundungsbilder zu schätzen. Zunächst schlagen wir ein externes zyklisches Registrierungsnetzwerk vor, um die Registrierungsumkehrbarkeit und geometrische Konsistenz zu stärken, indem Bild A an Bild B registriert und dann umgekehrt zurück zu Bild A registriert wird. Zweitens entwerfen wir eine interne iterative Verfeinerungsstrategie, um den grob vorhergesagten Fluss, der durch große Verzerrungen und Sichtwinkeldifferenzen verursacht wird, zu optimieren. Extensive Experimente zeigen, dass unsere Methode eine überlegene Leistung im Vergleich zu aktuellen Modellen auf dem multitemporalen Satellitenbilddatensatz zeigt. Darüber hinaus versuchen wir, unsere Methode auf die heterogene Registrierung von Fernerkundungsbildern auszudehnen, die in der realen Welt verbreiteter ist. Daher testen wir unser vortrainiertes Modell in einer Registrierungsaufgabe für Satelliten- und unbemannte Luftfahrzeug (UAV)-Bilder. Aufgrund des zyklischen Registrierungsmechanismus und der Grob-zu-fein-Verfeinerungsstrategie erzielt der vorgeschlagene Ansatz die beste Leistung bei zwei GPS-freien UAV-Bilddatensätzen. Unser Code wird unter https://github.com/xuyingxiao/NBR-Net veröffentlicht.
Xu et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.