电子测量技术

作者：魏庭旭，陈颖，李铖昊，马文浩

单位：1.上海应用技术大学智能技术学部 上海 201418;2.同济大学中德工程学院 上海 201804

关键词：遥感图像配准;多尺度傅里叶提取;多尺度特征;跨维门控注意力;双向匹配

基金：国家自然科学基金面上项目(61976140)、上海应用技术大学协同创新基金项目(XTCX2022-25)资助

针对遥感图像配准中复杂环境带来的特征提取困难、多尺度几何变形造成的配准精度受限等挑战，本文提出一种融合双域特征与跨维门控注意力的遥感图像配准模型。首先，在特征提取阶段设计多尺度傅里叶模块改进StarNet网络结构通过融合多尺度的空间特征与频域特征进行特征提取，增强模型的特征提取能力；接着，设计跨维门控注意力，使得模型能够在不牺牲全局感受野的情况下，高效地捕捉图像中的上下文信息；其次，在特征匹配阶段，采用基于部分分配矩阵的双向匹配方法获取双向参数，最终通过仿射变换实现图像配准。在使用Aerial Image数据集进行实验时，研究结果表明，当正确估计的关键点比例系数分别设置为0.01、0.03和0.05时，配准精度分别达到了42.8%、85.7%和96.9%，且平均配准时间为0.87 s，有效提升了遥感图像配准的精度和速度。

来源：2026年第4期

《电子测量技术》期刊编辑部

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