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文献仅用于学习之用… SIFT特征 定义：基于尺度空间对图像缩放、平移、旋转、仿射变换、视角变换和光照变换保持不变的特征提取算法。 原理：用于描述与检测图像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取其位置、尺度和旋转不变量。 步骤： step1:特征提取；（1：关键点检测；2：局部特征描述子生成；3：特征点匹配） step2:特征匹配； step3:配准模型确定； step4

研究思路： 研究框架： 1：自适应阈值处理 1.1：熵滤波 建筑物检测算法的第一步是检测图像中的纹理，该纹理可能表示建筑物的屋顶。计算该图像中所有像素的局部熵强度，以此来确定具有建筑物屋顶特征的光滑纹理的区域。灰度图像中给定像素的熵E定义为： 其中L是相邻像素的个数，p是邻域中像素值的出现次数。 由于建筑物区域相较于背景区域，比如：植被或其他人造结构

研究思路： 摘要： 不同时期建筑物自动变化检测对于城市监测、灾害评估、地图更新等具有重要意义。现有的数据源可用于三维几何模型（如数字表面模型、地理信息系统）和来自卫星或特种飞机的辐射图像。然而，使用上述方法进行及时变化检测的费用是非常昂贵的。随着无人机技术的迅速发展，在低海拔地区利用高分辨率摄像机捕捉城市建筑物图像正在变得越来越便宜。使用这些易获得的无人机图像，提出了一种基于三维重建生成变

什么是图分割？ 定义：将图像中的每个像元映射成图的顶点（像元自身的特征信息对应图中顶点属性），像素之间的相邻关系映射为图的边。顶点：原始图像中每个像素映射为无向图的一个顶点； 顶点属性：像素自身的特征信息对应图中的顶点属性；边：像素之间的相邻关系映射为图的边； 边的权值：像素特征之间的相似性或差异性对应边的权值（W(vi,vj)∈E）原理： 将图像分割问题看作是图的顶点划分问题。图例： 文

这篇文章的核心：基于匹配的特征点和分割的单元，以配准误差为缓冲半径进行相关运算，并提出了双向相关方法来抑制影像分割不一致对变化检测结果的影响。