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作者：何巧;
单位：广州城市职业学院;
摘要：针对光学与SAR影像间存在非线性辐射畸变导致匹配正确率低的问题，提出线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法。该方法利用SuperPoint的描述分支将融合像素级的梯度方向直方图特征进行特征图维度重构，在维度层面增强特征的语义识别能力；在特征匹配阶段，利用线性注意力机制对SuperGlue算法进行优化，同时采用单样本分类准确性约束、全样本全局一致性约束以及局部范围结构一致等多种约束，构建多尺度损失函数进行训练，增强不同尺度下错误匹配的特征区分。利用6组光学与SAR遥感影像进行实验对比，结果表明，该方法相比HOPC、AWOG、CMM-Net及SuperGlue方法，匹配正确率、匹配效率均有较大提升。
关键词：影像匹配;;灰度信息;;特征融合;;线性注意力机制;;多尺度损失函数
