Suitable area selection method based on scene matching level segmentation

Chao Yang

doi:10.1016/j.cja.2025.103719

Suitable area selection method based on scene matching level segmentation

2025-07-25

0

OA

AI

DOI：10.1016/j.cja.2025.103719

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选择合适的导航区域在飞机场景匹配制导技术中至关重要。本研究解决了识别精确场景匹配所需合适参考图像范围这一挑战，这对提高飞机定位精度至关重要。传统图像匹配性分析方法常受限于依赖手动特征参数设计和基于阈值的过滤，导致准确性和效率欠佳。本文提出了一种用于选择合适导航区域的新型网络架构，采用图像匹配等级分割（MLSNet）。该方法包含两项关键创新：一种生成量化匹配性等级的分割标签方法，以及一个端到端网络架构，用于快速精确地预测参考图像匹配性分割图。该网络包含两个核心模块：显著性分析模块利用多层卷积网络准确检测各层次和尺度上的图像显著性特征；多维注意力模块利用注意力机制聚焦于特征通道和空间邻域场景，以评估图像的匹配性。该方法在大量遥感图像数据集上进行了严格测试，并与多种传统及前沿深度学习方法进行了比较。结果表明，MLSNet在匹配性分析的准确性和效率方面显著优于传统方法，并且也相对领先于当前最先进的深度学习模型。

Keyword:

Scene matching navigation

Suitable matching area selection

Image matching level segmentation

Optical

Deep learning

Suitable area selection method based on scene matching level segmentation

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