基于改进SIFT算法的高分辨率遥感影像配准开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

高分辨率遥感影像以其丰富的地物信息和高空间分辨率在测绘、资源调查、城市规划等领域得到越来越广泛的应用。

影像匹配作为遥感影像处理的关键技术之一，其精度和效率直接影响着后续的影像融合、三维重建、变化检测等应用。

因此，研究高精度、高效率的遥感影像匹配方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

影像匹配是图像处理和计算机视觉领域的基本问题之一，其目的是找到两幅或多幅图像之间对应像素点的几何变换关系。

近年来，国内外学者对影像匹配方法进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.对sift算法的原理进行深入分析，找出其在高分辨率遥感影像配准中存在的不足，例如对噪声敏感、计算量大等问题。

2.针对sift算法的不足，提出改进策略，例如采用更优的特征点提取方法、更鲁棒的特征描述符、更有效的误匹配点剔除方法等，以提高算法的精度、鲁棒性和计算效率。

3.通过实验验证改进sift算法的有效性，与传统sift算法进行比较，分析改进算法的优势和不足。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解遥感影像配准的最新研究进展，特别是sift算法及其改进算法的研究现状，为本研究提供理论基础。

2.算法设计阶段：分析传统sift算法在高分辨率遥感影像配准中存在的不足，针对这些不足，提出改进策略，设计改进的sift算法，并进行理论分析和推导，证明算法的正确性和有效性。

3.实验验证阶段：搭建实验平台，选择合适的遥感影像数据，对改进的sift算法进行实验验证，并与传统sift算法进行比较，分析改进算法的性能优势和不足。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种针对高分辨率遥感影像的改进sift算法，该算法能够有效克服传统sift算法在高分辨率遥感影像配准中存在的不足，提高了算法的精度、鲁棒性和计算效率。

2.设计了一种新的特征点提取策略，该策略能够提取出更具代表性和稳定性的特征点，提高了算法的鲁棒性。

3.提出了一种改进的特征描述符，该描述符能够更好地描述特征点的局部信息，提高了算法的区分性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.唐健,王密,沈焕锋,等.无人机遥感影像实时配准技术综述[j].遥感学报,2018,22(05):883-900.

2.刘航,李永乐,曾宪贵,等.基于改进sift算法的遥感图像配准[j].计算机工程与设计,2023,44(06):1601-1609.

3.李博,张永生,王书,等.无人机倾斜影像快速自动配准方法[j].测绘科学,2022,47(06):125-132.