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paper:基于深度生成匹配网络的光学和SAR图像配准方法研究(Deep Generative Matching Network for Optical and SAR Image Registration)

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GMN-Generative-Matching-Network

paper:Deep Generative Matching Network for Optical and SAR Image Registration(IEEE GARSS 2018已发表(7.26))
IGARSS会议论文
patent:基于深度卷积GAN的光学和SAR图像配准方法(申请号:201810276562.7)

创新点:

(1)生成网络能自动生成有标签的训练数据,不需人工标注。为保证转换的图像更接近真实图像,生成器训练时有多重约束:对抗约束、像素级约束、重构约束。
(2)数据扩充方法增加了训练样本的数量和多样性,满足神经网络训练的要求,提升了匹配预测网络的整体性能;
(3)匹配网络提取图像块对潜在的相关特征,直接得到图像块对的匹配标签(匹配的概率值),不需要考虑特征匹配度量的问题。

概述:

1、 背景: 图像配准主要是应用在图像融合、变换检测、目标识别、跟踪等领域。对于同一场景,不同传感器从不同视角得到的异源图像,包含大量的互补信息,这对获取完整的图像信息十分有利,比如可见光和SAR图像、可见光和近红外图像,后者都能弥补前者的缺陷。成像机制不同使得异源图像包含大量互补信息,但也造成图像结构特征的差异 ,比如图像appearances、结构、表征等,基于手工提取的特征很难度量他们的相似性,因此就想到利用CNN来挖掘学习异源图像间潜在的关系。神经网络学习需要大量的训练样本调整参数,但在遥感图像中,同一场景的异源图像较少,可直接获得的有标签的训练数据就更少了,同时人工标记样本的代价又较大。因此,我们需要解决的关键问题就是如何获得大量的训练数据,以及所对应的标签。

2、 论文采用的方案是,使用多重约束的GAN网络学习可见光和遥感SAR图像之间的映射关系,然后利用训练好的模型扩充训练样本的数量和多样性,之后使用神经网络提取特征进行图像块的匹配预测。 之所以想到用GAN网络增加训练样本的数量和多样性,一是,因为同一场景的异源图像较少,但不同场景的图像较多,所以就想怎么把这部分数据利用起来;二是,训练样本的人工标注成本较高,利用GAN网络可以直接得到有标签的训练数据,不需人工标注。

3、 具体方法是:构建两个生成器网络,分别用于学习光学图像和遥感SAR图像之间的映射关系。 就是生成器1将光学转换为SAR,生成器2将SAR转换为光学图像。使用有限的匹配好的异源图像数据训练这两个生成器网络,学习得到异源图像之间的映射关系,之后将一些没有匹配的光和SAR数据输入到对应的GAN中进行转换,得到对应的SAR和光学图像,从而得到大量有标签的训练数据,增加样本多样性。

4、 将扩充后的数据集训练匹配网络双分支MatchNet ,直接得到匹配标签(匹配的概率值),不需要考虑特征匹配度量的问题。这种数据处理方法不仅可以实现正确的配准,数据集上测试匹配率为97.2%,比MatchNet提高了7.4%,同时很显著的提高了异源配准精度,达到亚像素水平。

5、 创新点是怎么让生成器更好的学习异源图像之间的映射关系,生成更接近真实的训练样本图像,约束包括三个:对抗约束、像素级约束和重构约束。 重点是,为了使生成的fake图像更接近真实图像,我们使用三重约束:
(1)分布约束 —> 对抗损失
(2)像素级约束 —> mapping损失
(3)重构约束 —> 重构损失

(1)对抗损失:让生成器生成的fake图片更真实,判别器无法分辨那是fake图片。

(2)mapping损失:让生成器生成的fake图片,在像素级别上与真实图片更接近。

(3)重构损失:让生成器生成的fake图片,能通过这两个生成器转换回原来的图片,该约束将两个生成器进行关联

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