数字摄影测量与影像匹配
摄影测量 5.26
一、名词解释（4分每题，共20分）1、框标设置在摄影机焦平面（承影面）上位置固定的光学机械标志，用于在焦平面上（亦即像片上）建立像方坐标系。
2摄影航高以摄区内的平均高程面作为摄影基准面，摄影机的物镜中心至该面的距离。
1、数字摄影测量是以数字影像为基础，用计算机进行分析和处理，确定被摄物体的形状、大小、空间位置及性质的技术。
2、合面：过投影中心作一水平面平行于地面，这一个平面称为真水平面，也叫合面；核面：摄影基线与地面点所作平面。
3、摄影测量与非摄影测量观测值的联合平差指的是在摄影测量平差中使用了更一般的原始的非摄影测量观测值或条件。
4、有限元法把地面分成适当大小的有限单元，在单元内，用一个简单的函数来描述所求的曲面，并保证相邻单元之间有连续（或光滑）的过渡，这种内插方法称为有限元法。
5、数字微分纠正或数字纠正根据有关的参数与数字地面模型，利用相应的构像方程式，或按一定的数学模型用控制点解算，从原始非正摄投影的数字影像获取正射影像，这种过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行纠正，且使用的是数字方式处理，1、相对定向：确定一个立体像对的相对位置称为相对定向。
2、核线：核面与像片面的交线称为核线，对于同一核面的左右像片的核线，称为同名核线。
3、数字高程模型：若地面点按一定格网形式排列，点的平面坐标X、Y可由起始原点推算而无需记录，地面形态只用点的高程Z来表达，这种数据列阵称为数字高程模型(DEM)4、立体像对：在两摄站点对同一地面景物摄取有一定影像重叠的两张像片5、前方交会：由立体像对中两张像片的内、外方位元素和像点坐标来确定相应地面点在物方空间坐标系中坐标的方法1.摄影测量学：摄影测量是从非接触成像系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体的几何、属性等可靠信息工艺、科学与技术。
2.空间前方交会：通过立体像对像点坐标和提供的像片的内、外方位元素求地面控制点在摄影测量坐标系中的坐标。
第3章 摄影测量学
从几何上理解, 摄影机是一个四棱锥
体 , 其顶点就是摄影机物镜的中心 S,
其底面就是 摄影机的成像平面(影像) , 如图 3 -13 所示。 摄影中心到成像面
的距离称摄影机的焦距 f , 摄 影中心到
成像面的垂足o 称为像主点 , So 称为 摄 影机 的主光 轴。 主点离影像中心
点的 位置x0 、y0确定了像主点在影像
上的位置。 f、 x0 、 y0 一起称为摄影 机的内方位元素。
内方位元素可以通过摄影机检校 ( 在计算
机视觉中称为标定) 获得。 测量专用的摄影 机在出厂前由工厂对摄影机进行过检校 , 其 内方位元素是已知的, 则称为量测摄影机 , 否 则称为非量测摄影机。 作为量测的光学摄影机还有一个很重要的
2 . 人造立体观测的条件与立体观测方法
利用两张具有重叠度的影像进行人造立体观测的条件是 : (1) 分像, 即左眼只能看左影像 ,右眼只能看右影像, 而不能同时看到;
(2)左右影像必须平行眼睛基线, 即不能上下岔开, 按摄影测量的术语则称 :
没有上下视差( y-parallax )。 满足上述条件进行立体观测 , 最常用的方法有 : 1) 通过光学系统(如立体反光镜) 2) 互补色法(anaglyph)
3 .1 概 述
3 .1 .1 什么是摄影测量学
摄影测量是一门通过摄影 , 对所获得的影像进行测量 (特别是测绘 国家基本比例尺地形图)的学科。
它的基本原理来自测量的交会方法。
摄影测量是在物体前的两个已知, 然后在室内利用摄 影测 量仪器 量
地面 分辨 率”就是一个像元所
对应地面(地面元) 的大小 , 因此 地面元越小 , 影像的分辨率越 高
3 .2 .4 摄影机的外方位元素
摄影测量技术在遥感影像匹配中的应用
摄影测量技术在遥感影像匹配中的应用摄影测量技术是利用高精度的摄影机和其他测量设备来获取照片或影像，并通过测量和计算来确定对象的位置、形状和大小的一种技术方法。
随着遥感技术的发展，摄影测量技术在遥感影像匹配中的应用变得越来越重要。
本文将就摄影测量技术在遥感影像匹配中的应用做一个简要介绍。
首先，摄影测量技术在遥感影像匹配中起到了关键的作用。
通过获取影像的大量数据，摄影测量技术可以对遥感影像进行三维重建和精确定位。
利用摄影测量技术，可以将影像中的物体或地点准确地匹配到现实场景中的位置，从而实现对遥感影像的有效分析和利用。
其次，摄影测量技术在遥感影像匹配中可以提供高精度的测量结果。
通过采用精确的摄影测量仪器和高分辨率的遥感影像，可以获取到具有亚米级或厘米级精度的测量数据。
这对于一些需要高精度定位和测量的应用场景，如城市规划、建筑设计和土地测绘等领域，具有重要的实际意义。
另外，摄影测量技术在遥感影像匹配中还可以提供大规模数据处理和分析的能力。
随着遥感技术的快速发展，获取到的遥感影像数据也变得越来越庞大。
而传统的人工处理方法已经无法满足对大规模数据的处理需求。
而利用摄影测量技术，可以通过自动化和半自动化的方法，对大规模数据进行高效的处理和分析，从而更好地利用遥感影像数据。
此外，摄影测量技术在遥感影像匹配中也可以提供多源数据融合分析的能力。
随着遥感技术的发展，获取到的遥感影像不仅仅是单一的光学影像，还包括红外影像、雷达影像等多种类型的影像数据。
而利用摄影测量技术，可以将不同类型的遥感影像进行融合分析，从而提供更全面和准确的信息。
最后，摄影测量技术在遥感影像匹配中还可以应用于快速响应和灾害监测。
在自然灾害和紧急事件发生后，获取准确和及时的信息至关重要。
而利用摄影测量技术，可以通过遥感影像获取受灾区域的详细信息，并进行快速的灾害评估和监测。
这对于灾害应急响应和灾后重建具有重要的意义。
总之，摄影测量技术在遥感影像匹配中具有广泛的应用前景。
10 第五章数字摄影测量(2)
g2(xi)
Xi
搜索窗
Xi -X0
目标窗
可有： 可有：
∆g ( xi ) = g 2 ( xi ) − g 1 ( xi ) = g1 ( xi − x0 ) − g1 ( xi ) + n 2 ( x i ) − n1 ( x i ) g1 ( xi − x0 ) = g1 ( xi ) − (
2
σ gg' = σ gg =
1 n
2
∑∑(g
i =1 j =1 n n
n
n
ij
′ − g)(gij − g′)
1 n
2
∑ ∑
i=1
n
n
∑∑
i=1 j =1 n n
(g − g)2
ij
g
n
ij
j =1
1 n
2
∑ ∑
i =1
n
g i′ ,
σ g'g' =
j
1 n
2
∑∑
i=1 j =1
′ (gij − g′)2
.
.
5.4 同名核线与核线匹配
一、 二、 三、 四、 核线及性质 相对水平像对同名核线获取 核线重采样 核线匹配
cj
一、 核线及性质
1、核线定义 、 2、核线性质 、
cj
倾斜影像
水平影像
左核 线
cj
S1
a
1
S2 核 面
A′ A
x(p) a2′ a
2
右核 线
a2〞
左右视 差
y(q) 地表
二、相对水平像对同名核线获取
x = − f d1xt + d 2 d 3xt + 1 e1 x t + e 2 y = − f e3 xt + 1
摄影测量学部分课后习题答案
摄影测量学部分课后习题答案第一章1.摄影测量学：摄影测量是从非接触成像系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体的几何、属性等可靠信息的工艺、科学与技术。
1.2摄影测量学的任务：地形测量领域 ：各种比例尺的地形图、专题图、特种地图 、正射影像地图、景观图 ；建立各种数据库 ；提供地理信息系统和土地信息系统所需要的基础数据 。
非地形测量领域：生物医学、公安侦破、古文物、古建筑、建筑物变形监测2.摄影测量的三个发展阶段及其特点：模拟摄影测量阶段：（1）使用的影像资料为硬拷贝像片。
（2）利用光学机械模拟装置,实现了复杂的摄影测量解算。
（3）得到的是（或说主要是）模拟产品。
（4）摄影测量科技的发展可以说基本上是围绕着十分昂贵的立体测图仪进行的。
（5）利用几何反转原理，建立缩小模型。
（6）最直观，好理解。
解析摄影测量阶段：（1）使用的影像资料为硬拷贝像片。
（2）使用的是数字投影方式,用精确的数字解算代替了精度较低的模拟解算。
（3）得到的是模拟产品和数字产品。
（4）引入了半自动化的机助作业, 因此,免除了定向的繁琐过程及测图过程中的许多手工作业方式。
但需要人用手去操纵(或指挥)仪器,同时用眼进行观测。
数字摄影测量阶段 ：（1）使用的资料是数字化影像、（2）使用的是数字投影方式 。
（3）得到的是数字产品、模拟产品。
（4）它是自动化操作，加人员做辅助。
3.数字摄影测量与模拟、解析摄影摄影测量的根本区别在于：1.两者采用的原始原始资料不同，前者是是数字影像，后者是硬拷贝影像。
2.两者的投影方式不同，前者是数字投影，后者是物理投影。
3.两者的操作方式不同，前者是自动化，人员做辅助，后者是其本人人工进行。
第二章3.摄影测量学的航摄资料有哪些基本要求？答：1.航影仪应安装在飞机的一定角度，飞行航线一般为东西方向。
2.相邻两像片要有60%左右的重叠度，相邻两航线间要有30%左右的重叠度。
3.航摄机在摄影曝光的瞬间物镜主光轴保持垂直地面。
摄影测量复习题及答案
摄影测量复习题及答案1、试述摄影测量经历了哪几个发展阶段？各阶段的特点是什么？答：①模拟摄影测量：用像片做为原始资料，用物理投影的方式，采用模拟测图仪，作业员手工的操作方式来生成的模拟产品。
②：解析摄影测量：用像片做为原始资料，用数字投影的方式，采用解析测图仪，机助作业员操作方式，制成模拟产品和数字产品。
③：数字摄影测量：是用像片（数字），数字化影像，数字影像做为原始资料，用数字投影的方式，采用计算机，自动化操作加作业员的干预，制成数字产品，模拟产品。
2、什么叫数字摄影测量？（两种描述）答：①认为数字摄影测量是基于数字影像与摄影测量基本原理，应用计算机技术，数字影像处理，影像匹配，模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学的分支学科。
②其是基于摄影测量的基本原理，应用计算机技术，从影像（包括硬拷贝与数字影像或数字化影像）提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量分支学科。
3 数字摄影测量包括哪些部分？各部分的特点是什么？答：包括：计算机辅助测图，影像数字化测图（混合数字摄影测量，全数字摄影测量）①计算机辅助测图：是利用解析测图仪或模拟光电机型测图仪与计算机相联的机助系统，进行数据采集，数据处理，形成DEM与数字地图，最后输入相应的数据库。
其是摄影测量从解析化向数字化的过渡阶段。
其所处理的依然是传统的像片，且对影像的处理仍然需要人眼的立体量测，计算机则起进行数据的记录与辅助处理的作用，是一种半自动化方式。
②影像数字化测图：是利用计算机对数字影像或数字化影像进行处理，由计算机视觉（其核心是影像匹配和影像识别）代替人眼的立体量测与识别，完成影像几何与物理信息的自动提取。
这时不需用传统光电仪器与传统人工操作方式，而是自动化的方式。
若处理的原始资料是光学影像（像片），则需要利用影像数字化器对其数字化。
4、机助测图数据采集有哪些主要过程？答：数据采集①像片的定向②输入基本参数③给不同的目标（地物）以不同的属性代码（特征码）④逐点量测地物的每一个应记录的点，或对地物或地貌（等高线等）进行跟踪，由系统决定点的记录与否⑤进行联机编辑。
摄影测量学 数字摄影测量
图像在空间上的离散化称为采样。用空间部 分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。 采样时的采样孔径可以是多种形状，采样间 隔也可以是多样的。
上图是将一个7×8的栅格罩在一幅模拟图像来 对其进行采样，经过采样后，就可以用这56个 小格子来代替原始图像，每个小格称为像素 (pixel)，是图像的基本单元。像素个数越多， 图像的空间分辨率越高，图像细节越丰富。
2.量化
经采样后所得的像素的辐射值仍是连续的， 将像素的辐射值离散成整数值的过程叫量化。 这种整数值不再具有辐射值的物理意义，称 为灰度级。若一幅数字图像的量化灰度级数 G=28=256,则像素灰度取值范围为0-255。 由于计算机将字节作为最小的存储单位，为 便于计算机处理，常将图像量化为256个等级， 刚好用一个字节来存储。
数字图像
图像处理的方法有模拟式和数字式两种。我 们日常生活中见到的图像一般是连续形式的 模拟图像，模拟图像在空间和光强度上是连 续的。所以数字图像处理的一个先决条件就 是将连续图像离散化，转换为数字图像。图 像的数字化包括采样和量化两个过程。
1.采样
一幅二维图像用f(x,y)表示，x,y表示坐标点 的位置，f表示图像在该点的辐射值，辐射值 可以是任一波段的辐射能量。 模拟图像是连续的，f,x,y可以是任意实数， 不利于计算机处理，需要进行离散化。这种 离散化了图像就是数字图像。离散化后的 f,x,y都在整数集合中取值。
特征定位
识别出来的特征，不仅要确定其在图像中的 行列号，还要精确确定其坐标(x,y)，在数字 摄影测量中计算地面点坐标(X,Y,Z)时，像点 坐标精度通常要微米级。
特征定位算子有：基于小面元的定位算子、 Wong-Trinder圆点定位算子、Forstner定位 算子、高精度角点与直线定位算子等。
如何进行数字摄影测量与图像处理
如何进行数字摄影测量与图像处理数字摄影测量与图像处理是现代科技发展的产物，它们在许多领域中起到了重要的作用，如地理信息系统、建筑测量、遥感等。
本文将探讨如何进行数字摄影测量与图像处理，并介绍一些相关的技术和方法。
一、数字摄影测量的基本原理数字摄影测量是一种利用数码照片进行测量和分析的方法。
首先，需要用数码相机或无人机拍摄目标物体的照片，并保证照片的质量和分辨率。
然后，通过计算机软件对这些照片进行处理和分析，从而得到目标物体的三维坐标和形状等信息。
在数字摄影测量中，常用的方法有三角测量和影像匹配。
三角测量是指基于三角形的几何原理，通过对同一物体在不同角度拍摄的照片进行测量，推导出物体的三维坐标。
影像匹配是指通过对照片中的特征点进行配准，从而确定这些特征点在三维空间中的位置。
二、数字摄影测量的应用领域数字摄影测量广泛应用于测绘、地质勘探、城市规划等领域。
在测绘中，数字摄影测量可以用于高程测量、地形分析等；在地质勘探中，数字摄影测量可以用于地质构造分析、岩层划分等；在城市规划中，数字摄影测量可以用于土地利用分析、道路规划等。
可以说，数字摄影测量已经成为这些领域中不可或缺的工具。
三、数字图像处理的基本原理数字图像处理是指对数字图像进行处理和分析的一种技术。
它主要包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等方面。
以下将简单介绍几种常见的数字图像处理方法。
1. 图像增强：图像增强是指通过对图像的亮度、对比度、颜色等进行调整，使图像更加清晰和鲜明。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
2. 图像恢复：图像恢复主要是指对受到损坏或噪声干扰的图像进行修复和复原。
常见的图像恢复方法有去噪、图像修复和图像插值等。
3. 图像压缩：图像压缩是指通过减少图像数据的存储空间，同时尽量保持图像质量的方法。
常见的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩等。
4. 图像分割：图像分割是指将一幅图像分割成多个不相交的区域，以便进一步对图像进行分析和处理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字摄影测量与影像匹配
1．前言
影像匹配是数字摄影测量的典型问题之一。
在航空摄影测量领域，影像匹配是自动获取数字地面模型（DTM）的关键技术，是以影像匹配代替传统的人工观测，来达到自动确定同名点的目的。
一般来说，由于影像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在影像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使影像发生很大差异，影像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。
在计算机视觉中，通常称为影像配准，而且很多领域中影像匹配都是必不可少的关键环节。
目前影像匹配己成为现代信息处理，特别是图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，已有很多学者进行这方面的研究而且已经取得了很好的成就。
影像匹配研究涉及到了影像采集、影像预处理、影像分割、特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。
它也是其它一些影像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。
目前，它的应用范围相当广泛，在计算机视觉、虚拟现实场景、航空航天遥感与数字摄影测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导、地形匹配、指纹与肖像检测等领域都有着重要的应用价值。
在数字摄影测量的研究中，几何变换和对应关系是两大关键问题。
几何变
换问题经过数学和图形图像学的研究已经得到了解决，而对应问题（特别是同名点的对应问题）正是影像匹配的研究目的。
影像匹配的良好实现，可以大大促进数字摄影测量自动化量测的发展，并为立体测图、建立立体模型、自动生成DEM正射影像、等高线，构建三维立体和虚拟现实场景提供技术支撑。
2．影像匹配国内外研究现状与内容影像匹配技术一直是数字摄影测量、计算机视觉等领域的关键技术难题，但它广阔的应用前景吸引了众多领域的科研人员孜孜不倦地对它进行攻关，成为经久不衰的研究热点。
最初的影像匹配是利用相关技术实现的，因此又称为影像相关。
从上个世纪五十年代至今，国内外学者提出了许多相应的理论，涌现了大量的匹配算法[1][[2][3][4] ，如相关函数法、相关系数方法、整体法等。
Bellman 于上个世纪50 年代提出的动态规划法影像匹配，德国Ackerlnann 教授提出的最小二乘匹配方法[5] ，Rosenhlm 提出的多点最小二乘影像匹配[6] ，已及Ton Jez-ehing 、JainA K 提出的确定两影像区域间对应关系的点匹配方法[7],Daniel P Huttenlocher 等人提出的Hausdorff 距离
匹配方法[8] 等等；1978 年，我国摄影测量学的先驱王之卓院士率先提出了“全数字摄影测量”的概念[9], 利用影像匹配来代替传统的人眼立体观测；张祖勋院士提出了基于跨接法的影像匹配
[10] ；吕言提出了特征提取的吕言算子和基于特征的影像匹配方法
[11] ；张力、沈未名等也提出了基于空间约束的神经网络影像匹
配算法[12] 。
尽管发展出了多种多样的匹配方法，但这些影像匹配算法按其匹配基元分类，主要可以分为基于像元灰度的影像匹配算法、基于特征的影像匹配算法以及基于影像的理解和解释的匹配算法。
3.影像匹配的基本概念
匹配是图像处理的一个基础问题。
简单的说，匹配技术就是找到两幅不同影像之间的空间位置关系实现同一目标的两幅( 或两幅以上) 影像在空间位置上的对准。
Barbara zitova 和Jan Flusser 在其著作中对影像匹配进行了定义[23] ，称其是针对来自于同一场景、不同时间、不同视角、不同传感器的两幅或多幅图像进行重叠(Overlapping) 的过程，这个重叠就是几何对齐(Geometrically Align) 的过程。
可以从中看出两点，其一，影像匹配所研究的影像具有成像机理、自然条件、成像时间等的不同，这些都造成参与匹配的影像对具有很大的差异; 其二，影像重叠的目的为了对两幅影像在空间上进行对准，以确定两幅影像之间的平移以及旋转关系。
也可以说影像匹配时利用两个信号的相似性评价函数，评价它们的相似性以确定同名点。
即首先取出以待定点为中心的小区域中的影像信号，然后取出其在另一影像中相应区域的影像信号，计算两者的相似性评价函数，以相似性评价函数值的大小来确定相应区域中心点位同名点，即以影像信号分布最相似的区域为同名区域，同名区域的中心点为同名点。
4.影像匹配的困难与解决问题思路
影像匹配的方法有很多，但都有不同程度的局限性。
对于一
些共性的问题，如匹配模糊度问题，匹配组合问题等，目前仍是影像匹配中的难点问题。
在实际应用中主要表现在以下几种情况的影像匹配中存在的问题：
1.信息贫乏区域（非重叠覆盖范围）和纹理重复区域（遮蔽区域）的匹配
2.阴影区域的匹配
3.陡坡表面和断裂线地区的匹配
4.影像之间存在大的旋转角度的匹配
5.非漫反射地区的匹配
6.对运动的目标和阴影的匹配
7.存在较大比例尺差异的影像间的匹配
8.不同传感器影像之间的匹配针对这些问题，一般的对于纹理贫乏和周期性纹理重复区域，自适应的调整窗口大小；对于遮蔽和断裂线区域采用双向匹配的方法；对于陡坡区域采用跨接法影像匹配；对于存在较大旋转角度的影像匹配则采用SIFT 算子[28] 进行处理。
5.小结
发展至今，影响匹配技术已经取得了很大的成就，多种多样
的影像匹配算法基本能够满足实际应用的需求。
但影像匹配中仍存在着诸多问题和挑战，这也是数字摄影测量面临的典型问题之一，也是我们今后科研的主攻方向和着力点。
另外，目前的影像
匹配算法大多是针对特定情况的应用，适应性方面不是太强。
因此，寻找一种普适性的影像匹配算法或适应性较强的影响匹配处理系统从而实现数字摄影测量发展的一次飞跃是我们不得不思考的问题。