无控制点条件下机载光电平台图像的几何校正的开题报告

无控制点条件下机载光电平台图像的几何校正的开题报告题目：无控制点条件下机载光电平台图像的几何校正一、选题背景和研究意义随着科技水平的不断提高，机载光电平台在航空遥感中的应用越来越广泛。但是，在机载光电平台采集到的图像中，常常存在着不同程度的几何畸变，这给数据的使用和分析带来了困难。因此，对机载光电平台图像进行几何校正具有重要的研究意义。目前，机载光电平台图像的几何校正方法主要有基于控制点和基于影像匹配的方法。但是，在实际应用中，往往没有足够的控制点可以提供，影像匹配方法又容易受到场景变化的影响。因此，提出无控制点条件下机载光电平台图像的几何校正方法具有重要的研究意义。二、研究内容和方法本文旨在研究无控制点条件下机载光电平台图像的几何校正方法。具体内容包括：1.分析机载光电平台图像存在的几何畸变形式，以及不同形式畸变的影响。2.探究无控制点条件下提取图像特征点的方法，设计特征点匹配算法。3.根据特征点匹配结果，建立几何畸变校正模型，对机载光电平台图像进行几何校正。本文的研究方法主要包括特征提取、特征匹配和几何校正三个方面。其中，特征提取采用SIFT算法（尺度不变特征变换）进行，特征匹配采用基于图像相似度的RANSAC（随机抽样一致性）算法进行，几何校正则采用变形网格法进行。三、预期成果1.建立无控制点条件下机载光电平台图像的几何畸变校正模型。2.提出基于特征点匹配的机载光电平台图像几何校正方法。3.通过实验验证所提出的方法的有效性和实用性。四、研究计划及进度安排研究计划如下：第1-2个月：文献调研和总结，分析机载光电平台图像的几何畸变形式和特点。第3-4个月：设计并实现特征点提取和匹配算法，为后续几何校正模型的建立打下基础。第5-6个月：建立无控制点条件下的机载光电平台图像的几何畸变校正模型，完善特征匹配和几何校正算法。第7-8个月：进行实验验证，并分析实验结果，对算法进行优化和改进。第9-10个月：撰写论文，并进行反复修改和完善。五、研究难点和可行性分析1.无控制点条件下如何提取图像的特征点。2.建立几何畸变校正模型的可靠性和有效性。3.如何实现几何校正的精度和稳定性。本文通过探究基于特征点匹配的机载光电平台图像几何校正方法，可以有效地解决现有方法中无法处理的问题。同时，该方法具有较好的可行性，并有望成为主流的机载光电平台图像几何校正方法之一。六、参考文献Liu,H.,Li,W.,Yang,X.,&Sun,Y.(2013).Anautomaticimagematchingmethodforgeometriccorrectionofairborneremotesensingimagery.InternationalJournalofRemoteSensing,34(7),2548-2567.Qi,X.,Shen,Y.,Wang,Y.,&Li,J.(2015).Anewmethodforthegeometriccorrectionofairborneremotesensingimages.RemoteSensing,7(11),14292-14310.Zhang,H.,Zhang,Y.,&Li,Z.(2014).Anovelmethodforgeometriccorrectionofairborneremotesensingimagesbasedonf