融合注意力与多尺度特征的遥感图像配准

来源：计算机工程与应用杂志2025年第3期北京时间：

作者：倪力政, 陈颖, 李翔, 邓修涵, 马腾

单位：上海应用技术大学 计算机科学与信息工程学院，上海 201418

摘要：针对遥感图像地理信息复杂多变、局部细节与上下文信息难以被充分提取，以及部分配准模型精度较低、用时较长等问题，提出了一种融合注意力与多阶尺度特征的配准模型，在特征提取阶段引入Transformer与逆残差结构结合的轻量级卷积网络，通过嵌入混合注意力块加深对通道空间信息的关注，进一步地，为了更有效地捕获上下文特征信息，使用增强注意力的多尺度扩张卷积模块进行深层次过滤提取，以获取更精细和丰富的特征语义图。在匹配阶段采用互相关最优加权的双向匹配方法，计算密集对应关系得到双向参数，并通过参数回归网络加权合成最终变换参数，仿射变换完成图像配准。实验结果表明，关键点正确估计的比例系数为0.03、0.05和0.1的情况下，在三个数据集上的配准精度达到61.9%、86.2%、93.6%，而平均配准时间仅为1.05?s，证明了该模型有效提升遥感图像配准的精度和效率。

关键词：遥感图像配准,上下文特征,增强注意力,双向匹配