SGCM: Semantic and Geometric Consistency for Robust Aerial Image Matching

Aerial image matching remains an ongoing challenge due to the significant geometric distortions and nonlinear radiation distortion. Most current approaches primarily focus on low-level image features, while overlooking the potential of high-level semantic information to guide the matching process, l...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Xiangzeng Liu, Guanglu Shi, Chi Wang, Xiaodong Zhang, Qiguang Miao
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	IEEE 2025-01-01
Seria:	IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Hasła przedmiotowe:	Aerial image matching graph neural network (GNN) SAM model semantic and geometric consistency
Dostęp online:	https://ieeexplore.ieee.org/document/11105454/
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!