一种基于深度学习的异源遥感影像配准方法

本发明公开了一种基于深度学习的异源遥感影像配准方法，包括以下步骤：S1多个异源遥感影像对作为训练样本集，每个异源遥感影像对包括影像A和影像B；S2构建异源遥感影像配准网络模型，所述异源遥感影像配准网络模型包括粗步配准模块、精细配准模块和空间变换模块；S3利用获取的训练样本集对异源遥感影像配准网络模型进行训练，得到训练好的异源遥感影像配准网络模型；S4获取待配准异源遥感影像对，将待配准异源遥感影像对输入训练好的异源遥感影像配准网络模型，得到完成配准的遥感影像。该方法构建异源遥感影像配准网络模型，先对异源影像的尺度和旋转角度进行校正，然后对校正后的影像进行粗步和精细两步配准，提高了异源影像配准的精确度。