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DenseSIFT与改进最小二乘匹配结合的倾斜航空影像匹配方法
倾斜航空影像匹配是数字摄影测量中的一个重要问题，在三维建模、地理信息系统、卫星影像等领域有广泛的应用。然而，由于光照、阴影、遮挡等影响因素，以及相机姿态角的不确定性等问题，倾斜航空影像匹配仍然是一个具有挑战性的问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于DenseSIFT和改进最小二乘匹配的倾斜航空影像匹配方法。
首先介绍一下DenseSIFT特征。SIFT（尺度不变特征变换）是一种图像特征提取算法，它的主要特点是具有旋转不变性和尺度不变性。而DenseSIFT则是在SIFT基础上，通过将图像均匀的分成若干个小块，并进一步将每个小块划分为若干个子区域来提取局部特征。相比于传统的SIFT算法，DenseSIFT可以提取更加细致的局部特征，同时在处理大规模图像时具有更高的效率。
本文所提出的倾斜航空影像匹配方法基于DenseSIFT，主要分为以下几个步骤：首先对输入的倾斜航空影像进行预处理，包括直方图均衡化、去噪等；然后利用DenseSIFT算法从预处理后的影像中提取特征点，并计算每个特征点的描述符；接着利用优化方法来进行匹配，本文采用改进最小二乘匹配方法来求解最优匹配。在改进最小二乘匹配方法中，通过引入多项式拟合和Robust算法来提高匹配的精度和鲁棒性。最后通过实验验证了本文所提出的方法的性能，实验结果表明，本文所提出的方法比传统的SIFT算法具有更高的精度和鲁棒性。
本文的主要贡献在于：1）提出了一种基于DenseSIFT和改进最小二乘匹配的倾斜航空影像匹配方法，该方法具有更高的匹配精度和鲁棒性；2）通过实验验证了本文所提出的方法的性能，实验结果表明，该方法可以较好地解决倾斜航空影像匹配问题；3）本文提出的方法可以为数字摄影测量及相关领域的研究提供一种新的思路和方法。
总之，本文提出的基于DenseSIFT和改进最小二乘匹配的倾斜航空影像匹配方法，对于解决倾斜航空影像匹配问题具有一定的意义和参考价值。未来的研究可以进一步探索如何将深度学习技术应用于倾斜航空影像匹配中，以提高匹配的效率和精度。