Algorithm 山脉识别算法

如果我有一张显示山脉的照片，是否有一种算法或方法来尝试搜索和找到该山脉？例如，假设我有一张像这样的旧照片（片段）：

在这里，我们可以在背景中看到3条不同的山脉，我们可以用手勾勒出它们在天空或背后山脉的轮廓

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将这些纵断面线作为输入，是否有算法将其与DEM匹配？总的目标是找出照片是在哪里拍摄的。

这样的算法确实存在，至少在受限区域是如此。例如，见文件：

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23-28日，波特兰或

（）：我们提出了一个用户辅助视觉系统 在不使用任何元数据的情况下定位沙漠图像，如 GPS读数、摄像机焦距或视野。该系统使 仅使用公开的数字高程模型（DEM）来 在非城市环境中快速准确地定位照片 比如沙漠。我们的系统从一个平面生成合成天际线视图 DEM并从这些天际线中提取稳定的基于凹度的特征 形成一个数据库。要本地化查询，用户可以手动跟踪 输入照片上的天际线。天际线将自动细化 基于此估计，相同的基于凹度的特征 提取。然后，我们应用各种几何约束条件 高效、准确地匹配查询的匹配技术 将skyline转换为数据库skyline，从而定位查询图像。我们 使用44幅地面真实图像的测试集对我们的系统进行评估 一个10000平方公里的沙漠感兴趣的区域，并表明在许多 在某些情况下，查询可以精确到100m2

全文也在后面

当然，这项技术的规模（如全球范围）是另一回事

另一个是：

山区地形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

抽象的。给定一张在世界某个地方拍摄的照片，自动 对该图像进行地理定位是一项极其艰巨的任务 有用的，例如，用于历史和法医学、文件编制、世界照片材料的组织以及情报 应用。虽然过去几年取得了巨大进展 在单个城市内进行视觉位置识别的年数， 在自然环境中定位要困难得多，因为 植被、光照、季节变化只会造成外观变化 这种做法不切实际。在这项工作中，我们针对山区地形 并使用数字高程模型提取表达，以实现快速绘制 可视化数据库查找。我们提出了一种非常简单的自动化方法 大规模视觉定位，可以有效地利用视觉 信息（等高线）和几何约束（一致） 方向）同时。我们在系统规模上进行了验证 整个国家（瑞士，40000km2）使用的新数据集超过 200多幅景观查询图片与地面实况

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请注意，天际线的形状取决于可见性；e、 g.在可见的山脉后面可能还有几座山，但被云雾所掩盖。这使得一个已经很难解决的问题变得更加困难…@DNA这与我的问题无关。假设你有一个或多个山脉的精确轮廓，这是非常有趣的。这正是我正在寻找的算法。不幸的是，没有提供关于算法的确切细节。我需要联系作者以获得算法的详细信息吗？我已经添加了一个链接，希望对您有所帮助-对于任何其他详细信息，我认为您需要与作者交谈。