计算机视觉与数字摄影测量的结合展望
摄影测量与计算机视觉的联系与区别
摄影测量与计算机视觉的联系与区别摄影测量是测绘学科的一个分支，它是对由摄影机提取的影像（二维）进行量测，测定物体在三维空间的位置、形状、大小、乃至物体的运动。
摄影测量在近百年的历史中经历了：模拟、解析与数字摄影测量三个阶段。
当被测物体的尺寸或摄影距离小于100米时的摄影测量称之为近景摄影测量（Close-range photogrammetry）。
随着数字传感器技术的发展，尤其是CCD器件和CMOS器件的迅速发展，利用CCD(或CMOS)像机不需要胶片就可直接获得被测物的数字影像，这种直接基于数字影像的进京摄影测量称为数字近景摄影测量（digital close-range photogrammetry）。
计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。
由此可知，数字近景摄影测量与计算机视觉（特别是立体视觉）在研究内容和目标上十分相近。
数字近景摄影测量关注的是几何量的量测信息（物体的位置、大小和形状等）；计算机视觉也需要量测信息，但其更为关注的是对物体进行描述、识别和理解。
因此，数字近景摄影测量和视觉测量（或检测）所关注的是完全一致的。
事实上，数字近景摄影测量与计算机视觉（测量）的理论基础是一致的，二者都是针孔成像原理（像点、镜头中心和物点共线）的具体应用。
但由于各自学科的历史、研究内容和侧重点的不同，在具体的诸多方面又存在着差异，主要表现在以下几个方面：⑴出发点不同导致基本参数物理意义的差异：摄影测量中的外部定向是确定影像在空间相对于物体的位置与方位（将物体先平移再旋转），而计算机视觉则是物体相对于影像的位置与方位来描述问题（将摄像机先旋转再平移）。
⑵由于两者不同的出发点导致基本公式的差异：摄影测量中最为基本的是共线方程，而视觉测量中最为基本的公式是用齐次坐标表示的投影方程。
浅论摄影测量的发展现状与趋势
浅论摄影测量的发展现状与趋势摘要：随着经济的发展，工业技术的进步，工程测量是工程建设中的一个重要环节，现代工程测量中，摄影测量的应用越来越广泛，其精度也越来越高。
按照摄影测量规范全面实施工程测绘，可以有效确保工程测量的正确性和科学性，保障工程建设的正常进行。
本文首先介绍了摄影测量三个发展阶段，阐述了其在工程测量中的实际应用，并对其发展现状与趋势进行了探究。
关键词：摄影测量；发展现状；趋势引言：摄影测量是指用高清晰度摄像机对被测地区进行拍摄，然后用数字方法对影像信息进行分析和处理，从而获得其内部的地理空间大小。
当前摄影测量已广泛地应用于大型工程建设、救灾、地区规划等方面。
摄影测量因其本身具有的优越性和精确性，已被广泛地应用于测量和其它工业领域。
本文就摄影测量在我国的应用状况及发展趋势作了深入的探讨，以期为今后的测绘工作提供一定的理论基础。
1摄影测量的三个发展阶段1.1模拟摄影测量19世纪中期，劳塞达使用摄影像片以及“明箱”装置，测制万森城堡的地图，标志着摄影测量产生。
当时主要是利用图减法去进行，逐步逐点的绘制，维也纳军事地理学研究所在奥雷尔的构想下，一直发展到本世纪初，才出现了第1台自动立体的测图仪，后续在德国相关企业的发展研制下制作出了更加实用的自动测图仪器，这些仪器主要是利用光投影仪与机械室的投影仪来进行模拟摄影，这种方法会使得被摄影的空间位置发生交会，故称为“模拟摄影测量仪器”。
这个发展阶段又被称作“模拟摄影测量时代”。
在此期间，所有可用来解决摄影测量中的主要问题的摄影测量测图仪，实际上都是基于相同的原理，即所谓的“模拟原理”。
虽然仪器上写着“自动”两个字，但那只是一种简单的方法，可以省去繁琐的运算，也就是用光学力学的方法来模拟复杂的摄影测量解算。
但是，这是一种无需人工观察的方法。
可以说，摄影测量技术的发展，主要是围绕着成本高昂的三维测图仪展开的。
到了六、七十年代，这类设备的发展达到了高峰。
浅谈摄影测量技术的发展历程及未来趋势
数字摄影测量时代
随着图像处理技术和计算机视觉技术的不断发展，数字摄影测量时代逐 渐成为主流。
数字摄影测量时代主要使用高分辨率的卫星和无人机进行拍摄，通过计 算机视觉技术和深度学习技术进行自动化处理和分析。
代表成果：2010年代，中国自主研发的卫星系统“高分专项”成功发射 了高分辨率卫星，可以用于高精度的地形测量和资源调查。同时，无人 机技术的发展也推动了低空数字摄影测量的快速发展。
摄影测量技术的未来发展趋势展望
技术不断创新
数据源更加丰富
应用领域进一步拓展
注重数据安全与隐私保护
随着科技的不断发展，未来的摄影测量技 术将更加智能化、自动化。例如，利用人 工智能进行图像识别和处理、利用5G技 术实现数据快速传输等。
随着卫星、无人机等设备的普及，未来的 摄影测量数据源将更加多样化。这将为各 行业提供更加精细、全面的数据支持。
03
02
应用领域的拓宽
04
技术成果展示
摄影测量技术已经从传统的光学相机发展到 使用无人机、卫星等多元化的数据源。同时 ，数据处理和分析也从手动走向自动化，大 大提高了效率和精度。
摄影测量技术不仅在传统的测绘领域发挥着 重要作用，现在还被广泛应用于环境监测、 城市规划、交通管理等领域。
挑战与机遇并存
虽然摄影测量技术取得了显著的成果，但仍 然面临着数据安全、技术更新快等挑战。同 时，随着各行业的数字化转型，摄影测量技 术将有更多的应用场景和机遇。
03
摄影测量技术的未来趋势
人工智能在摄影测量中的应用
01 自动化处理
人工智能技术的应用使得摄影测量数据的处理更 加自动化，包括图像识别、特征提取、三维重建 等流程。
02 高精度测量
与计算机视觉相关的数字摄影测量的发展
与计算机视觉相关的数字摄影测量的发展彭树鸿1王闻宇2朱光珠11.内蒙古航空遥感测绘院呼和浩特0100102.内蒙古自治区测绘院呼和浩特010051摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代时已与计算机视觉紧密地联系在了一起，二者面临着相同的基本问题，而计算机视觉是一个相对年轻且发展迅速的领域。
从摄影测量的理论、技术及其发展历史出发，总结了数字摄影测量与计算机视觉之间差异，试图探讨数字摄影测量中采用的与计算机视觉领域相关的一些关键技术。
关键词：数字摄影测量计算机视觉多目立体视觉影像匹配从这里了解西部资源从这里了解西部经济〖论文天地〗084WESTRN RESOURCES引言摄影测量学是一门古老的学科，若从1839年摄影术的发明算起，摄影测量学已有170多年的历史，而被普遍认为摄影测量学真正起点的是1851—1859年“交会摄影测量”的提出。
在这漫长的发展过程中，摄影测量学经历了模拟法、解析法和数字化三个阶段。
模拟摄影测量和解析摄影测量分别是以立体摄影测量的发明和计算机的发明为标志，因此很大程度上，计算机的发展决定了摄影测量学的发展。
在解析摄影测量中，计算机用于大规模的空中三角测量、区域网平差、数字测图，还用于计算共线方程，在解析测图仪中起着控制相片盘的实时运动，交会空间点位的作用。
而出现在数字摄影测量阶段的数字摄影测量工作站（digital photogrammetry workstation ，DPW ）就是一台计算机+各种功能的摄影测量软件。
如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步，那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命。
数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的是数字影像而不再是模拟相片，更为重要的是它开始并将不断深入地利用计算机替代作业员的眼睛。
[1-2]毫无疑问，摄影测量进入数字摄影测量时代已经与计算机视觉紧密联系在一起了[2]。
计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。
论摄影测量的应用与发展趋势
论摄影测量的应用与发展趋势摘要：随着航空航天技术、传感器技术和数据处理技术的不断发展，摄影测量和遥感技术已经进入一个快速、动态、多平台、多时相、高分辨率提供观测数据的新阶段。
随着国家的投入和人才队伍的建设，加强我国摄影测量事业与发展将尤为重要。
关键词：摄影测量遥感应用发展趋势一、装备技术更加先进遥感代表着摄影测量的发展方向，也是当下摄影测量的一项关键技术。
经过多年的发展，我国在摄影测量和遥感技术领域取得了空前的进步。
这些年我国研制和发射了50多颗对地观测卫星，组成海洋、风云、资源和环境减灾四大民用观测卫星体系。
这些星载遥感器包括可见光相机（胶片式和传输式）、可见光红外多光谱扫描仪、多种分辨率成像光谱仪、微波散射计、微波高度计以及先进的合成孔径雷达等。
这些技术成就有力地促进了摄影测量数据获取能力的提升，特别是“机载干涉SAR系统”的研制成功，推动了合成孔径雷达技术在其重要应用领域地形测绘方面的应用。
到21世纪初，我国就已经积累了超过660TB贮容量的影像数据，覆盖全国陆地、海洋及周边国家和地区1500万平方公里的地球表面。
在航天遥感取得巨大进步的同时，我国航空遥感技术也得到了快速提高。
在航空遥感平台方面，我国逐步实现了由过去引进国外飞机到以国产的“运”系列飞机为主的转变。
当前常用航空测量无人机有WZ-2000，效载荷180公斤，留空时间长达12个小时。
一些国产的机载遥感器，如高光谱成像仪、合成孔径雷达等也进入应用化阶段。
随着风云、海洋和资源等几大民用卫星地面系统的建设，遥感卫星地面接收、处理、存储和分发能力也得到了大幅度的提升。
我国民用卫星系列现已形成四大地面接收系统，国家气象局风云系列卫星有北京东北旺接收站、广州接收站和乌鲁木齐接收站，国家海洋局管辖的海洋监测卫星有北京白石桥接收站和三亚接收站，以及中国资源卫星应用中心管辖的北京密云接收装置、广州和乌鲁木齐接收装置，其中北京密云卫星地面站由中国资源卫星应用中心与中科院合作共建。
数字摄影测量学备课教案
数字摄影测量学备课教案一、教学目标1. 了解数字摄影测量学的定义、发展历程和基本原理。
2. 掌握数字摄影测量学的基本操作方法和技巧。
3. 能够运用数字摄影测量学解决实际工程问题。
二、教学内容1. 数字摄影测量学的定义和发展历程2. 数字摄影测量学的基本原理3. 数字摄影测量学的基本操作方法4. 数字摄影测量学的应用领域5. 数字摄影测量学的前景展望三、教学重点与难点1. 教学重点：数字摄影测量学的定义、发展历程、基本原理和基本操作方法。
2. 教学难点：数字摄影测量学的原理和操作方法在实际工程中的应用。
四、教学方法1. 讲授法：讲解数字摄影测量学的定义、发展历程、基本原理和基本操作方法。
2. 案例分析法：分析数字摄影测量学在实际工程中的应用案例。
3. 实践操作法：引导学生进行数字摄影测量学的实际操作。
五、教学准备1. 教材或教学资源：《数字摄影测量学》等相关教材或教学资源。
2. 投影仪或白板：用于展示PPT或教学案例。
3. 计算机和投影仪：用于实际操作演示。
4. 摄影测量仪器：如数码相机、三脚架等。
六、教学过程1. 引入新课：通过展示数字摄影测量学的实际应用案例，引发学生兴趣，引出本节课的主题。
2. 讲解基本概念：讲解数字摄影测量学的定义、发展历程和基本原理。
3. 演示操作方法：利用投影仪或白板，演示数字摄影测量学的基本操作方法。
4. 实践操作：学生分组进行数字摄影测量学的实际操作，巩固所学知识。
5. 案例分析：分析数字摄影测量学在实际工程中的应用案例，引导学生学会运用所学知识解决实际问题。
6. 总结与反思：对本节课的内容进行总结，引导学生反思学习过程中的不足，提出改进措施。
七、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，了解学生的学习状态。
2. 实践操作：评价学生在实践操作中的技能水平和解决问题的能力。
3. 课后作业：检查学生的课后作业，了解学生对课堂内容的掌握情况。
八、教学拓展1. 数字摄影测量学在工程领域的应用：如建筑设计、土地管理、矿产资源调查等。
浅论摄影测量的发展现状与趋势
浅论摄影测量的发展现状与趋势摄影测量是一门通过摄影手段进行测量和记录地形、物体和现象的科学。
自19世纪初摄影技术诞生以来，摄影测量已经经历了多个阶段的发展，成为现代社会各个领域不可或缺的技术之一。
本文将深入探讨摄影测量的发展现状、趋势以及未来挑战。
传统的摄影测量技术主要基于光学原理，使用胶片相机或数字相机获取图像，通过精确控制摄影参数，实现地形、物体和现象的测量。
传统测量技术具有较高的精度和稳定性，但同时也需要大量的人力、物力和时间投入，限制了其应用范围。
随着数码相机和计算机技术的不断发展，数码测量技术逐渐成为摄影测量的主流。
数码测量技术通过将光学图像转化为数字信号，实现自动化、快速和大范围的测量。
数码测量技术还可以进行实时动态测量和数据处理，提高测量效率和精度。
视觉测量技术是一种基于计算机视觉原理的测量方法，通过计算机视觉技术和算法实现对图像中目标的自动识别和测量。
视觉测量技术具有高效率、高精度和非接触等特点，被广泛应用于工业检测、医学影像和地理信息等领域。
随着智能机器人技术的不断发展，未来的摄影测量将更加注重智能化和自动化。
智能机器人将成为摄影测量的重要工具，实现更加高效、精确和自动化的测量。
深度学习技术在图像识别、处理和管理等方面具有巨大的优势，未来的摄影测量将更加注重与深度学习技术的融合。
通过深度学习算法对图像进行分析，可以提高测量精度和效率，实现更加智能化的测量。
未来摄影测量将更加注重多源数据的综合应用，包括光学图像、雷达图像、热红外图像等多种类型的数据。
通过对多源数据的综合分析和处理，可以提高测量精度和效率，实现更加全面和准确的测量。
无人机和卫星技术将成为未来摄影测量的重要手段，实现更加高效、灵活和实时的测量。
无人机和卫星可以获取大量高精度的图像数据，通过先进的图像处理和分析技术，可以提供更加全面和准确的地形、物体和现象的测量数据。
在城市规划和建筑测量中，摄影测量被广泛应用于地形图测绘、建筑物变形监测和三维建模等方面。
数字像处理与计算机视觉
数字像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉是目前计算机科学与技术领域中的重要研究方向。
它涉及到对图像进行获取、处理、分析和理解的一系列技术与方法。
本文将探讨数字图像处理与计算机视觉的定义、应用领域、技术方法以及未来发展趋势。
1. 定义数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
通过数字图像处理，可以改善图像的质量、提取图像的特征、实现图像的压缩和存储。
而计算机视觉是指利用计算机对图像进行理解与分析的过程，目标是让计算机具备理解图像、模拟人类视觉能力的能力。
2. 应用领域数字图像处理与计算机视觉在很多领域都有广泛的应用。
在医学领域，可以利用数字图像处理技术对医学图像进行分析，以辅助疾病的诊断和治疗。
在工业领域，可以利用计算机视觉对产品进行质量检测和表面缺陷检测。
在智能交通领域，可以利用计算机视觉对交通信号进行识别和分析，以实现智能交通管理。
在安防领域，可以利用计算机视觉对视频图像进行实时监控和异常检测。
3. 技术方法数字图像处理与计算机视觉的技术方法包括图像获取、预处理、特征提取、图像分割、目标识别与跟踪等。
在图像获取方面，可以利用传感器对物体进行采集，获取数字图像。
在预处理方面，可以对图像进行去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少噪声。
在特征提取方面，可以通过边缘检测、纹理分析等方法提取图像的特征。
在图像分割方面，可以将图像分割成不同的区域以实现对不同目标的分析。
在目标识别与跟踪方面，可以利用机器学习和深度学习方法对图像中的目标进行识别和跟踪。
4. 未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的快速发展，数字图像处理与计算机视觉领域也正面临着许多新的机遇和挑战。
未来的发展趋势包括更加智能化的图像处理算法和更加快速高效的计算机视觉系统。
同时，与其他领域的交叉融合也将成为数字图像处理与计算机视觉的重要发展方向，如与机器人技术的结合、与虚拟现实技术的结合等。
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计算机视觉与数字摄影测量的结合展望摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代就已经与计算机视觉技术紧密的联系在了一起，计算机视觉技术的快速发展给近景摄影测量带来了巨大的变革。
本文分别简要介绍了摄影测量和计算机视觉技术，重点阐述了两者的异同点，最后做出总结。
关键字：计算机视觉；数字摄影测量；差异；影响匹配1前言摄影测量的发展经过了三个阶段，现已进入数字摄影测量阶段。
数字摄影测量以数字影像为基础，通过计算机分析和量测来获取被摄物体的三维空间信息，正在成为国际公认的地球空间数据获取的重要手段[1]。
数字摄影测量利用一台计算机，加上专业的摄影测量软件，就代替了过去传统的、所有的摄影测量的仪器。
其中包括纠正仪、正射投影仪、立体坐标仪、转点仪、各种类型的模拟测量仪以及解析测量仪。
数字摄影测量的发展，计算机不仅可以代替人工进行大量的计算，而且已经完全可能代替人眼来识别同名点，从而为摄影测量开辟了真正的自动化道路[2]。
计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。
80年代以来，计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究[3]。
其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[4]。
数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。
数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。
由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看成是计算机视觉的分支。
2数字摄影测量与计算机视觉的差异2.1出发点不同导致基本参数物理意义不同计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，实现机器人的视觉，它是以眼睛（摄影机）中心与光轴构成的坐标系为准，它定义的平移量是空间坐标系相对于摄影机坐标系的平移量。
而摄影测量是测绘地形图的重要生产手段，它以空间（地面）统一坐标系为基准，如在一个地区进行航空摄影测量，所有摄影机的空间位置与影像的坐标都相对于该空间坐标系。
因此，在摄影测量中的“外定向”是确定影像在空间相对于物体的位置与方位；而计算机视觉通常从另一个方向描述这个问题：搜索物体相对于影像的位置与方位。
2.2出发点不同导致基本公式的不同由于物体与影像基本关系之间的差异，从而引起计算机视觉与摄影测量之间的基本公式的差异。
计算机视觉与摄影测量都是研究物体与影像关系的，因此，描述三维物体与二维影像坐标之间的关系公式是它们的基本公式。
计算机视觉最基本的公式用齐次坐标的投影方程表达为[5,6]：001200000100101c T X x f x R t Y Z y f y M M X MX Z z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （1）式中，M 为3*4阶的投影矩阵，它将摄影机的内、外方位元素全部隐含在其中，它与摄影测量的直接线性变换公式一致。
一般摄影测量多使用量测相机（即预先对相机标定），因而测定每张影像的6个外方位元素是摄影测量的主要任务。
而在计算机视觉的许多应用场合中，求得M 矩阵后，不必再分解相机的内外方位元素，直接将M 矩阵作为摄像机参数，但是它们没有具体的物理意义。
描述影像坐标与物方坐标的摄影测量基本关系式为：01110222333S S S x x a b c X X y y a b c Y Y f a b c Z Z --⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （2）由此可得摄影测量中最基本的共线方程：()()()()()()1110333b b S S S S S S a X X Y Y c Z Z x x f a X X Y Y c Z Z -+-+--=--+-+- ()()()()()()2220333b b S S S S S S a X X Y Y c Z Z y y fa X X Y Y c Z Z -+-+--=--+-+- （3） 它将摄影机的内、外方位元素全部分开表达。
2.3处理的对象不同，处理流程也不同航空摄影测量需要对一个区域测绘地形图，因此影像按航线的条带排列，影像在航带内具有60%的重叠，而在航线间具有20%的重叠。
因此，航带内相邻影像的相对定向（构成一个立体模型）、模型间的连接（构成一条航线的立体模型）、航线间的连接（构成区域）、空中三角测量、区域网平差，从而确定每张影像的外方位元素，是摄影测量最重要的流程之一。
但是计算机视觉处理的范围一般较小，通常为一个立体像对（立体视觉），上述的很多处理方法（如空中三角测量和区域网平差）在计算机视觉中并不需要。
2.4研究方法的不同计算机视觉通常采用矩阵分解[7]确定线性方程直接解，计算机视觉总是设法将非线性问题转化为线性问题，尽可能避免求解非线性方程。
最小二乘法在计算机视觉上也有应用，但是它不是主要方法。
3数字摄影测量与计算机视觉的联系就计算机视觉（特别是计算机立体视觉）的研究内容而言，它与摄影测量十分相近。
计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括其形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[1]。
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，是研究如何利用二维投影图像恢复三维景物世界，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr 提出了一种视觉计算理论并应用了双目匹配上，使两张有视差的平面图产生了深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础[8]。
双目视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如机器人导航、三维测量以及虚拟现实等。
摄影测量是一门从物体二维影像重建三维空间物体的学科。
显然，摄影测量与计算机视觉具有同样的目标，数字摄影测量的发展已经借鉴了许多计算机视觉的研究成果。
摄影测量进入数字摄影测量以来，它已与计算机视觉紧密地连接在一起。
两者的学科内容相似，如计算机视觉研究特征匹配与影像配准，而摄影测量讨论影像相关与影像拼接。
计算机界也在利用立体视觉的原理进行从影像测绘地形图的研究。
最近，人们利用立体视觉的原理，正在探索综合运用同一地区的多张不同角度拍摄所得的照片来恢复出地面的高度信息，以获得真正的三维地形图，并已取得了相当的进展。
在一个立体像对内进行量测的过程中，两者也基本相似。
一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、立体匹配、深度确定及内插等6个部分。
为了降低双目匹配的难度，计算机界很早就开始研究三目立体视觉系统、三目机器人视觉系统、多目立体匹配。
为解决周期性重复特征所引起的误匹配，计算机界提出了对倒距离的求和SSD（sum of square difference）。
多目视觉对于现在的航空数码相机显得尤为重要，“多目立体匹配”可以利用摄影测量的空中三角测量原理，对多度重叠点进行“多方向的前方交会”，既能较有效地解决随机的误匹配问题，同时又能增加交会角，提高高程测量的精度。
在计算机视觉测量当中，同名点的自动匹配是实现测量自动化的必要环节。
通常，目标的自动识别与匹配在计算机视觉测量当中主要通过计算机模式识别等来实现[9]。
多基线立体对于数字近景摄影测量同样至关重要，它的重叠度可以完全由摄影者控制。
多基线立体的出现将有力地解决双目立体匹配的歧义性，并完全有别于传统的摄影测量与传统的近景摄影测量。
计算机视觉界认为从二维影像中恢复三维运动和形状，是计算机视觉的主要目标，并出现了多种方法。
这个问题可以分解为两部分：一个是对应性问题；另一个是给定对应时运动和形状的计算算法的问题。
数字摄影测量在本质上与计算机视觉一样，也是由两部分组成：1）在不同影像上量测的应该是同名点（同名特征）对应性问题。
传统摄影测量都是由作业员的“双目”通过“双目望远镜系统”决定的，它没有成为摄影测量的研究内容。
但进入数字摄影测量以后，“对应性”问题始终是摄影测量关注的焦点；2）影像与影像、影像与空间的解析关系，它始终被视为摄影测量的基本任务。
4结论与展望数字摄影测量事实上已经进入计算机视觉的领域，数字摄影测量的进一步发展必须破除传统摄影测量的束缚，从计算机视觉的观点出发[2]。
摄影测量与计算机视觉两者目的不同，导致它们对物体与影像之间关系的描述也不尽相同，数字摄影测量本身存在着很复杂的空间坐标变换，因此在未来的发展中有必要建立相应的模型实现二者之间的坐标转换，使计算机视觉领域的理论更加顺畅的应用到数字摄影测量中。
数字摄影测量的发展必将与计算机视觉的理论和最新发展紧密结合。
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