山脉识别算法

Posted 2023-02-23

【中文标题】山脉识别算法

【英文标题】：Mountain range identification algorithm

【发布时间】：2015-01-15 20:13:35

【问题描述】：

如果我有一张显示山脉的照片，是否有算法或方法可以尝试搜索并找到该山脉？例如，假设我有一张这样的旧照片（片段）：

所以在这里我们可以看到背景中 3 个不同的山脉，我们可以用手勾勒出它们在天空或背后山脉的轮廓。

将这些轮廓线作为输入，是否有一种算法可以将其与 DEM 匹配？总体目标是找出照片的拍摄地点。

【问题讨论】：

请注意，天际线的形状取决于能见度；例如在可见的山后面可能还有几座山，但被云/雾遮住了。这使得一个已经很困难的问题变得更加困难......

@DNA 这与我的问题无关。假设您对相关山脉有准确的轮廓。

【参考方案1】：

这样的算法确实存在，至少对于受限区域而言。参见例如论文：

使用数字高程模型对未标记沙漠图像进行用户驱动的地理定位，Tzeng, E. 等人，计算机视觉和模式识别研讨会 (CVPRW)，2013 年 6 月 23 日至 28 日，俄勒冈州波特兰。

(Abstract): 我们提出了一个用户辅助视觉系统 沙漠图像的本地化，不使用任何元数据，例如 GPS 读数、相机焦距或视野。该系统使 仅使用公开可用的数字高程模型 (DEM) 在非城市环境中快速准确地定位照片 比如沙漠。我们的系统从 DEM 并从这些天际线中提取稳定的基于凹面的特征 形成一个数据库。为了本地化查询，用户手动跟踪 输入照片上的天际线。天际线自动细化 基于这个估计，同样的基于凹度的特征是 提取。然后我们应用各种几何约束 匹配技术以有效和准确地匹配查询 天际线到数据库天际线，从而定位查询图像。我们 使用包含 44 个真实图像的测试集评估我们的系统 沙漠中 10,000 平方公里的感兴趣区域，并表明在许多 在这种情况下，查询可以精确到 100 平方米。

论文全文也是available。

这种技术的规模（例如全球范围）当然是另一回事...

另一个relevant paper是：

山区图像的大规模视觉地理定位，Georges Baatz 等人，Proc。 2012 年欧洲计算机视觉会议

抽象。给定一张在世界某处拍摄的照片，自动 该图像的地理定位是一项非常艰巨的任务 有用的用于历史和法医学、文献记录、世界照片材料的组织以及情报 应用程序。虽然在过去取得了巨大的进步 在一个城市内进行多年的视觉位置识别， 在自然环境中定位要困难得多，因为 植被、照明、季节变化只会出现 方法不切实际。在这项工作中，我们针对山区地形 并使用数字高程模型来快速提取表示 可视化数据库查找。我们提出了一种非常自动化的方法 可以有效利用视觉的大规模视觉定位 信息（轮廓）和几何约束（一致 方向）同时。我们在规模上验证系统 整个国家（瑞士，40000km 2 ）使用更多的新数据集 超过 200 张具有基本事实的景观查询图片。

【讨论】：

这很有趣。这正是我正在寻找的那种算法。不幸的是，没有提供有关该算法的确切细节。我需要联系作者以获取算法的详细信息吗？

我添加了一个指向 full paper 的链接，希望对您有所帮助 - 有关任何其他详细信息，我认为您需要与作者交谈。