摘要
本发明涉及一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法,其包括以下步骤:基于知识蒸馏的跨视域图像语义信息挖掘方法得到语义先验特征;基于卫星图像引导的跨视域图像空间对齐方法得到空间先验特征;通过注意力机制融合语义先验特征和空间先验特征获取图像全局特征。首次将图像语义及其空间分布信息引入跨视域图像匹配任务,设计结合语义分割大模型与知识蒸馏学习范式的孪生网络,实现了不同视域图像间一致性语义特征的高效提取。其次,本发明进一步引入语义空间对齐机制,有效增强跨视域图像共性特征的一致性与鲁棒性。本发明具有匹配精度高、泛化能力强、推理效率高、模型轻量等优点,适用于复杂环境下的跨视域图像地理定位等应用场景。