無(wú)控制點(diǎn)條件下機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何校正的開題報(bào)告題目：無(wú)控制點(diǎn)條件下機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何校正一、選題背景和研究意義隨著科技水平的不斷提高，機(jī)載光電平臺(tái)在航空遙感中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。但是，在機(jī)載光電平臺(tái)采集到的圖像中，常常存在著不同程度的幾何畸變，這給數(shù)據(jù)的使用和分析帶來(lái)了困難。因此，對(duì)機(jī)載光電平臺(tái)圖像進(jìn)行幾何校正具有重要的研究意義。目前，機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何校正方法主要有基于控制點(diǎn)和基于影像匹配的方法。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，往往沒有足夠的控制點(diǎn)可以提供，影像匹配方法又容易受到場(chǎng)景變化的影響。因此，提出無(wú)控制點(diǎn)條件下機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何校正方法具有重要的研究意義。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文旨在研究無(wú)控制點(diǎn)條件下機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何校正方法。具體內(nèi)容包括：1.分析機(jī)載光電平臺(tái)圖像存在的幾何畸變形式，以及不同形式畸變的影響。2.探究無(wú)控制點(diǎn)條件下提取圖像特征點(diǎn)的方法，設(shè)計(jì)特征點(diǎn)匹配算法。3.根據(jù)特征點(diǎn)匹配結(jié)果，建立幾何畸變校正模型，對(duì)機(jī)載光電平臺(tái)圖像進(jìn)行幾何校正。本文的研究方法主要包括特征提取、特征匹配和幾何校正三個(gè)方面。其中，特征提取采用SIFT算法（尺度不變特征變換）進(jìn)行，特征匹配采用基于圖像相似度的RANSAC（隨機(jī)抽樣一致性）算法進(jìn)行，幾何校正則采用變形網(wǎng)格法進(jìn)行。三、預(yù)期成果1.建立無(wú)控制點(diǎn)條件下機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何畸變校正模型。2.提出基于特征點(diǎn)匹配的機(jī)載光電平臺(tái)圖像幾何校正方法。3.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的方法的有效性和實(shí)用性。四、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排研究計(jì)劃如下：第1-2個(gè)月：文獻(xiàn)調(diào)研和總結(jié)，分析機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何畸變形式和特點(diǎn)。第3-4個(gè)月：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)提取和匹配算法，為后續(xù)幾何校正模型的建立打下基礎(chǔ)。第5-6個(gè)月：建立無(wú)控制點(diǎn)條件下的機(jī)載光電平臺(tái)圖像的幾何畸變校正模型，完善特征匹配和幾何校正算法。第7-8個(gè)月：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。第9-10個(gè)月：撰寫論文，并進(jìn)行反復(fù)修改和完善。五、研究難點(diǎn)和可行性分析1.無(wú)控制點(diǎn)條件下如何提取圖像的特征點(diǎn)。2.建立幾何畸變校正模型的可靠性和有效性。3.如何實(shí)現(xiàn)幾何校正的精度和穩(wěn)定性。本文通過探究基于特征點(diǎn)匹配的機(jī)載光電平臺(tái)圖像幾何校正方法，可以有效地解決現(xiàn)有方法中無(wú)法處理的問題。同時(shí)，該方法具有較好的可行性，并有望成為主流的機(jī)載光電平臺(tái)圖像幾何校正方法之一。六、參考文獻(xiàn)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