跨视角图像地理定位方法分类及研究方向

依据所针对的跨视角图像类型以及图像特征提取与表达方式的差异，跨视角图像地理定位方法可以被细分为若干类别。首先，根据面向的跨视角图像类型，可分为面向地面-卫星图像的地理定位方法和面向无人机-卫星图像的地理定位方法。其次，根据图像特征提取与表达方式的不同，可分为基于人工设计特征的跨视角图像地理定位方法和基于深度神经网络自学习特征的跨视角图像地理定位方法。前者通过手动设计有效的特征描述子来进行图像匹配和定位，而后者则通过深度学习网络自动学习图像特征表达来实现地理定位。此外，基于是否采用视角对齐方法以及对齐方法的不同，基于深度神经网络自学习特征的跨视角图像地理定位方法可以进一步细分为三类：无视角对齐处理的跨视角图像地理定位、基于传统图像变换的跨视角图像地理定位和基于图像生成的跨视角图像地理定位。

上述分类方法有助于系统地理解和研究跨视角图像地理定位方法中的不同技术和方法，并为进一步的研究和应用提供指导和参考。