一种融合光流法、Point-CNN网络和ORB算法的岩质边坡弱纹理图像配准方法

本发明公开了一种融合光流法、Point‑CNN网络和ORB算法的岩质边坡弱纹理图像配准方法，所述方法如下：步骤S1：采用Point‑CNN卷积神经网络从弱纹理岩质斜坡表面的多源融合遥感图像中提取高级特征；步骤S2：生成基于卷积神经网络的局部特征描述符和全局描述符；步骤S3：使用ORB算法进行特征检测与特征描述；步骤S4：基于归一化方法融合Point‑CNN高级特征和BRIEF低级特征；步骤S5：采用Lucas‑Kanade光流法获得准确的特征点位置；步骤S6：引入RANSAC算法消除不匹配的特征点对。该方法可以高效获取足够多的特征点，解决现有弱纹理图像配准精度低、特征点提取数量少、效率低等问题。