基于影像仿真的DEM匹配方法研究.docx
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基于影像仿真的DEM匹配方法研究基于影像仿真的DEM匹配方法研究摘要:数字高程模型(DEM)在地理信息系统、地形分析和三维视觉等领域中具有重要的应用价值。DEM匹配是获取和精确配准DEM数据的关键步骤。而基于影像仿真的DEM匹配方法则利用计算机生成的虚拟影像对真实影像进行匹配,从而实现DEM数据的获取和配准。本文综述了基于影像仿真的DEM匹配方法的研究现状,分析了其优势和不足,并对未来的研究方向进行了展望。1.引言数字高程模型(DigitalElevationModel,DEM)是用来表示地球表面高程信息
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基于影像匹配数据获取DEM方法探讨随着数字化技术的发展和遥感技术的应用,获取高精度的数字高程模型(DEM)成为了很多地学研究中的重要问题。在过去,获取DEM需要进行大量的地面测量和采样,成本高并耗费时间。而基于影像匹配数据获取DEM方法则可以利用卫星、无人机等遥感传感器获取到的影像数据,结合精密的匹配算法,实现快速高效的DEM获取。本文将探讨基于影像匹配数据获取DEM方法。一.影像匹配方法影像匹配是通过将两幅或多幅影像进行比对,并将它们的非刚性变换来确定它们之间的几何关系的过程。一般来说,影像匹配可分为单
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基于SIFT算子的影像匹配方法研究.docx
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大交角近景影像的仿射不变特征匹配方法研究.docx
大交角近景影像的仿射不变特征匹配方法研究引言在计算机视觉和计算机图形学领域中,图像特征匹配一直是一项热门的研究课题。特征匹配的目的是在不同图像之间建立一一对应关系,以实现图像的比较、匹配、配准和识别等应用。在实际应用中,有许多情况下需要匹配的图像存在不同的旋转、缩放、平移或透视等变换,这些变换会影响特征匹配的准确性和计算效率。因此,如何实现图像特征的仿射不变性成为了研究的重点之一。近年来,随着深度学习等技术的发展,图像特征匹配方面也取得了长足的进展。基于深度学习的特征匹配方法,在性能和稳定性上都有极大提升