如果我有一张显示山脉的照片，有没有一种算法或方法来尝试搜索并找到那个山脉例如，假设我有一张像这样的旧照片（片段）：
因此在这里我们可以看到3个不同的山脉背景，我们可以用手勾勒出他们的轮廓，在天空或背后的山脉。
给定这些剖面线作为输入，是否有一种算法可以将其与dem相匹配？总的目标是找出照片的拍摄地点。
最佳答案
这样的算法确实存在，至少对于约束区域是存在的。例如，请参见论文：
使用数字高程模型的未标记沙漠图像的用户驱动地理定位，Tzeng，E.等人，计算机视觉和模式识别研讨会（CVPRW），2013年6月23日至28日，波特兰或。
（Abstract）：我们提出了一个用户辅助视觉系统
不使用任何元数据（如
GPS读数、相机焦距或视野。系统使
仅使用公共可用的数字高程模型（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
从这些天际线中提取稳定的凹陷特征
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。天际线会自动调整
基于这个估计，同样的基于凹度的特征是
提取。然后我们应用各种几何约束
高效准确匹配查询的匹配技术
天际线到数据库天际线，从而本地化查询图像。我们
使用44幅地面修整图像的测试集评估我们的系统
一个10000平方公里的沙漠感兴趣的地区
在这种情况下，查询可以精确到100平方米。
全文也available。
当然，这项技术在多大程度上（例如全球范围内）是另一回事。。。
另一个relevant paper是：
山地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。给一张在世界某处拍摄的照片，自动
该图像的地理定位是一项非常艰巨的任务
对历史和法医学、文件编制、世界照片材料组织以及情报等有用
应用。尽管在过去的几年里取得了巨大的进步
在一个城市里多年的视觉位置识别，
在自然环境中定位要困难得多，因为
植被、光照、季节变化只会出现
方法不切实际在这项工作中，我们的目标是山区
并使用数字高程模型快速提取表示
可视化数据库查找我们提出了一种自动化的方法
能够有效利用视觉信息的大规模视觉定位
信息（轮廓）和几何约束（一致
方向）同时。我们在
整个国家（瑞士，40000km2）使用的新数据集
200多幅有地面真实感的景观查询图片。