摄影测量特征点提取与匹配技术研究
摄影测量技术的原理及应用
摄影测量技术的原理及应用摄影测量技术是一种通过摄影设备获取图像数据，并通过特定的测量方法进行测量和分析的技术方法。
它通过对图像的几何特征进行测量与分析，能够获得空间位置、形状与尺寸等信息。
摄影测量技术在地质勘探、城市规划、土地利用等领域有着广泛的应用。
一、摄影测量技术的原理摄影测量技术的原理基于光学投影与几何关系，它主要包括摄影测量机、图像点的坐标测量、空三坐标计算、地形表层模型生成等步骤。
其中，摄影测量机是将现实空间中的物体通过摄影设备投影到影像信息平面上的关键装置。
图像点的坐标测量则是通过测量摄影机与物体之间的几何关系，将影像中点的位置转化为地理坐标。
而空三坐标计算则是利用图像测量技术，通过对多幅影像进行分析和比对，计算出物体在空间中的三维坐标。
最后，地形表层模型的生成则是基于获取的三维坐标数据，通过数据处理和建模算法，构建起具有真实地理地貌的模型。
二、摄影测量技术的应用1. 地质勘探在地质勘探中，摄影测量技术可以借助航空摄影或卫星遥感，获取大片地区的影像数据，通过对地表特征、地貌、构造和岩性等进行分析，可以帮助地质学家定位矿产资源、划定勘探区域，为矿产勘探提供决策依据。
2. 城市规划在城市规划中，摄影测量技术可以通过航空相机或无人机获取城市全景影像，结合地理信息系统（GIS）数据，提供城市规划所需的基础地理数据，如道路网络、土地利用、建筑物分布等。
它不仅可以帮助城市规划师制定城市发展规划，还可以模拟不同规划方案的影响，为决策者提供科学依据。
3. 土地利用摄影测量技术可以通过遥感影像和地理信息系统，对土地利用进行监测和评估。
它可以帮助农业部门监测农田面积、作物覆盖情况，并提供精准的农业管理和决策支持。
同时，它还可以监测城市用地的变化，评估土地利用效益，为土地规划和管理提供科学参考。
4. 灾害监测在灾害监测方面，摄影测量技术可以利用遥感影像，对地震、洪水、森林火灾等自然灾害进行监测和评估。
它可以通过对灾害区域的高分辨率影像进行分析，识别受灾区域的范围与程度，并为救援和重建工作提供情报支持。
倾斜摄影测量技术规程
倾斜摄影测量技术规程第一章引言倾斜摄影测量技术是摄影测量学的一种新兴技术，广泛应用于地理信息系统、城市规划、三维建模等领域。
随着无人机技术摄影发展，倾斜摄影测量技术正逐渐成为摄影测量的主流方法之一。
为推动倾斜摄影测量技术的规范发展和应用，制定本技术规程，以保证测量结果的准确性和可靠性。
第二章技术概述2.1 倾斜摄影测量技术的原理概述倾斜摄影测量技术主要通过倾斜摄影机采集倾斜影像，利用影像测量方法计算出三维空间内点的坐标。
倾斜摄影机可以实现前、后、左、右、俯仰等多个方向的拍摄，从而将整个目标区域的地物信息完整地表达出来。
2.2 倾斜摄影测量技术的特点倾斜摄影测量技术相对于传统航空摄影测量技术具有以下特点：（1）高分辨率：由于近距离拍摄，倾斜摄影测量技术可以获取高精度的影像信息，能够清晰地显示地物细节。
（2）多角度观测：倾斜摄影测量技术可以通过不同角度的拍摄，获得多个视角的影像，能够提供更多的地物信息。
（3）精准定位：倾斜摄影机配备了高精度GPS和惯性导航系统，能够提供精确的拍摄位置和姿态信息。
（4）高效率：倾斜摄影测量技术可以快速地获取大量影像数据，能够在短时间内完成大规模地物的测量。
第三章技术要求3.1 倾斜摄影测量系统的要求（1）倾斜摄影机：倾斜摄影机需要具备高分辨率、广视场、低畸变等特点，以保证测量结果的准确性和可靠性。
（2）GPS和惯性导航系统：倾斜摄影机的定位和姿态信息需要通过GPS和惯性导航系统精确获取，以进行后续的影像测量。
（3）影像处理软件：倾斜摄影测量系统需要配备专业的影像处理软件，能够实现影像的几何校正、配准和三维模型的生成等功能。
3.2 测量控制点的要求在倾斜摄影测量中，测量控制点的准确性对于测量结果的精度和可靠性起着关键作用。
测量控制点需要满足以下要求：（1）精确标定：测量控制点需要经过准确的地面测量，确保其实际坐标的精度。
（2）分布均匀：测量控制点应在目标区域内分布均匀，以提高测量的可靠性。
第五讲 倾斜近景摄影测量原理和密集匹配算法
视差平面分配的目的是在视差平面集合中 为每一个块都分配一个最优的视差平面。 要得到块对应到平面的全局最优分配，通 常要设计一个全局能量函数，将分配问题 转化为全局能量最小化问题，认为使全局 能量最小的分配即为所求的最优解。全局 能量函数一般包括数据能和平滑能，用公 式表示为：
其中
其中S为影像分割的块，f（s）为与块s对应的 平面，R为所有块的集合， 为所有相邻块的集 合， 表示两块之间的不连续惩罚量。
视察平面精化
视差平面精化主要是修改视差平面拟合步 骤所得到的视察平面，使他能更准确的表 示真实的场景结构，并将这些视差平面放 到一个平面集合中。视差平面精化的过程 大体可以分为两步：第一，将视察平面相 近的块分为一组，第二，对每一组块都重 新计算一个新的视察平面。重复上述两个 步骤，直到平面集合中所有的视察平面都 不再变化为止。
倾斜摄影测量技术借助无人机等飞行载体可以快速采集影像数据， 实现全自动化的三维建模。实验数据证明：1~2年的中小城市人工建 模工作，借助倾斜摄影测量技术只需3~5个月就可完成。
特点
倾斜摄影测量的关键技术
1、多视影像联合平差
多视影像不仅包含垂直摄影数据，还包括倾斜摄影 数据，而部分传统空中三角测量系统无法较好地处 理倾斜摄影数据，因此，多视影像联合平差需充分 考虑影像间的几何变形和遮挡关系。结合POS系统 提供的多视影像外方位元素，采取由粗到精的金字 塔匹配策略，在每级影像上进行同名点自动匹配和 自由网光束法平差，得到较好的同名点匹配结果。 同时，建立连接点和连接线、控制点坐标、GPU /IMU辅助数据的多视影像自检校区域网平差的误差 方程，通过联合解算，确保平差结果的精度。
精度评价
Mean shift影像分割
摄影测量技术的步骤和方法
摄影测量技术的步骤和方法摄影测量技术是一种通过摄影记录图像，借助几何学原理对物体进行测量和分析的技术。
它广泛应用于地理测量、城市规划、土地管理、建筑设计等领域。
本文将介绍摄影测量技术的步骤和方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、摄影测量技术的基本原理摄影测量技术的基本原理是利用摄影测量仪器，通过记录物体的图像，再结合几何学原理和数学计算方法，实现对物体进行测量和分析。
在摄影测量中，一般采用航空摄影、航天摄影或地面摄影的方式获取图像数据。
然后，通过相对定向、绝对定向、数字图像处理等步骤，得到准确的测量结果。
二、摄影测量技术的步骤1. 数据采集摄影测量技术的第一步是采集图像数据。
在航空或航天摄影中，一般使用无人机、卫星等设备进行数据采集。
在地面摄影中，摄影测量仪器可以直接拍摄物体的图像。
数据采集时，需要考虑到光照、角度、尺度等因素，以确保采集到准确可靠的图像数据。
2. 相对定向相对定向是指确定相机姿态和相片之间的几何关系。
根据相机内外定标参数，可以计算出相机与物方位元素之间的几何关系。
通过相对定向，可以纠正图像的畸变、确定相机的坐标系统，为后续工作提供精确的几何基础。
3. 绝对定向绝对定向是指将摄影采集的图像与地面坐标系进行对应。
通过在地面上选择一些具有已知坐标的控制点，在图像上定位这些控制点，可以建立图像与地面坐标系的对应关系。
这样，我们就能够将图像中的物体位置和尺度信息转换为地面上的实际坐标。
4. 数字图像处理数字图像处理是指对采集到的图像进行去噪、增强、几何校正和影像配准等处理，以获得更清晰、更准确的图像。
在数字图像处理中，常用的方法有滤波、直方图均衡化、影像匹配等。
这些处理方法可以提高图像的质量，为后续的测量和分析工作提供更好的基础。
5. 测量和分析在完成相对定向、绝对定向和数字图像处理等步骤后，就可以进行具体的测量和分析工作了。
根据需要，可以对图像中的物体进行高程、距离、面积、角度等测量。
测绘技术中点云数据的获取与处理方法
测绘技术中点云数据的获取与处理方法导语：随着科技的不断进步，测绘技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，点云数据的获取与处理是测绘技术中的一项关键工作。
本文将探讨点云数据的获取方法以及处理方法，带您了解测绘技术中点云数据的应用与实践。
一、点云数据的获取方法1.激光扫描测量法激光扫描测量法是一种高精度、高效率的点云数据获取方法。
通过使用激光测距仪，将激光束发射到被测物体表面，并通过接收器接收反射回来的激光束，从而得到点云数据。
这种方法具有非接触、无损伤、高精度的优点，广泛应用于三维建模、地质勘探等领域。
2.摄影测量法摄影测量法是利用摄影测量仪器通过拍摄被测物体的多个角度和位置，从而测量得到点云数据的方法。
通过对不同角度的影像进行匹配和配准，可以得到三维空间中的点云数据。
这种方法适用于大范围的测量，如城市规划、土地利用等领域。
3.结构光测量法结构光测量法是一种通过投射特殊光源模式到被测物体表面，通过相机来捕捉光影变化以获取点云数据的方法。
这种方法具有快速、准确的特点，广泛应用于工业检测、机器人导航等领域。
二、点云数据的处理方法1.点云数据的滤波点云数据通常包含了很多无效或噪声点，需要进行滤波处理。
常用的滤波方法有统计滤波、半径滤波和法线滤波等。
统计滤波通过计算每个点的邻居点的统计信息来去除噪声点；半径滤波通过计算每个点在给定半径内的平均值或中值来去除无效点；法线滤波则通过计算每个点的法线向量来去除异常点。
2.点云数据的配准配准是将多个采集到的点云数据融合成一个整体的过程。
常用的配准方法有ICP（Iterative Closest Point）算法和特征点匹配法等。
ICP算法通过不断迭代优化点云之间的匹配关系，使其最小化距离误差来实现点云配准；特征点匹配法则通过在点云中提取特征点，通过特征点之间的匹配来实现点云配准。
3.点云数据的重建与分析点云数据的重建与分析是将点云数据转化为可视化模型或进行进一步分析的过程。
测绘技术中如何进行卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤
测绘技术中如何进行卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤随着科技的不断进步和发展，测绘技术在地理信息行业中的应用越发广泛。
卫星影像获取和摄影测量是测绘技术中至关重要的两个方面，它们能够为地图制作、城市规划、资源管理等领域提供高质量的数据和信息支持。
本文将介绍卫星影像的获取和摄影测量的数据处理的操作步骤。
一、卫星影像的获取卫星影像的获取是指利用卫星遥感技术获取地球表面的图像数据。
卫星影像广泛应用于环境监测、地形测量、遥感地理信息系统等领域。
卫星影像的获取主要包括以下几个步骤：1. 数据源选择：选择适合研究目的的卫星传感器和卫星影像数据源，如Landsat、Sentinel等。
2. 数据获取：根据研究区域和时间选择合适的卫星影像数据，并通过地面站或云平台下载或订购获取。
3. 数据预处理：卫星影像获取后需要进行预处理，包括影像质量检查、辐射校正、几何纠正等，以确保影像数据的准确性和一致性。
4. 影像融合：对不同时间、不同分辨率的卫星影像进行融合，以提高影像的空间分辨率和信息内容。
二、摄影测量的数据处理摄影测量是指利用影像采集设备进行地面目标的测量和平面坐标和高程的测量。
摄影测量广泛应用于地形测量、工程测量、地理信息系统等领域。
摄影测量的数据处理主要包括以下几个步骤：1. 影像几何校正：对摄影测量采集的影像进行几何校正，包括内部几何校正和外部几何校正，以获得影像的几何信息。
2. 特征提取：通过计算机视觉和图像处理技术，从摄影测量影像中提取出目标物的特征点，如角点、边缘等。
3. 特征匹配：将特征点与地面目标进行匹配，建立特征点之间的对应关系，为后续的测量和分析提供数据基础。
4. 相对定向：通过特征点的匹配结果，计算摄影测量影像中各个像点的相对位置和方向，实现影像内部的定向。
5. 绝对定向：将已知地理控制点与摄影测量影像进行匹配，计算出影像的绝对位置和方向，实现影像与地理坐标系统的转换。
6. 数字高程模型生成：基于摄影测量影像进行立体像对匹配和影像配准，通过三角测量和立体视差计算生成数字高程模型，用于地理信息系统和地形分析等应用。
摄影测量的基本原理和方法
摄影测量的基本原理和方法摄影测量是一种重要的地理信息获取方法，通过利用光线的传播规律和相机的成像原理，获取地物的形状、位置和空间关系等信息。
本文将探讨摄影测量的基本原理和方法，从光学成像到数字图像处理，从地面摄影到航空摄影，为读者全面了解摄影测量提供指引。
一、光学成像原理摄影测量的基础是光学成像原理。
当光线经过透镜或镜头时，会发生折射或反射，并在感光介质上形成倒立且与原物相似的实像。
在摄影测量中，我们利用相机的成像原理，通过调整相机参数（如焦距、光圈、快门速度等），来实现将地表上的地物以几何比例表达在胶片或数字传感器上的目的。
二、摄影测量的方法1. 垂直摄影垂直摄影是最常见的摄影测量方法之一。
利用具有垂直视角的摄影设备（如手持相机、航空相机或无人机相机），在垂直方向上拍摄地物。
借助于垂直摄影，我们可以获取地物在平面上的位置信息，进而进行地图制图、地形建模等应用。
2. 斜向摄影斜向摄影是指通过人工或航空器悬挂的相机设备，以一定倾角对地表进行拍摄。
相对于垂直摄影，斜向摄影可以提供更丰富的地物纹理信息和立体感。
这种方法常被用于城市规划、森林资源调查等领域。
3. 立体摄影立体摄影是指通过两个或多个相机同时拍摄同一目标，以模拟人眼的视觉效果。
通过测量不同相机位置下的视差，可以计算出地物的三维坐标。
立体摄影广泛应用于地形测量、建筑物立面测绘等领域，具有重要的实际价值。
4. 遥感摄影遥感摄影是指利用航空器或卫星从高空对地球表面进行拍摄的摄影测量方法。
遥感摄影所获取的图像可以用于遥感影像解译、环境监测、农业调查等领域。
随着卫星技术的不断发展，遥感摄影在大规模地理信息获取中发挥越来越重要的作用。
三、摄影测量的处理流程1. 内方位元素计算内方位元素包括相机的焦距、光轴偏角、主距等参数。
通过摄影畸变校正、特征点匹配等方法，可以计算得到相机的内方位元素。
2. 外方位元素测定外方位元素指的是相机拍摄时的位置和姿态参数。
通过影像地面控制点的测量、相片影像的解析和摄影几何的计算，可以推算得到相机的外方位元素。
摄影测量中的畸变校正技术与方法解析
摄影测量中的畸变校正技术与方法解析摄影测量是一种通过相机和传感器来测量地理信息的技术方法。
然而，在实际的摄影测量过程中，由于光学系统的限制和成像环境的不完美，图像中常常存在着各种畸变，这些畸变会严重影响测量的精度和准确性。
为了解决这一问题，研究人员们提出了各种畸变校正技术与方法。
一、镜头畸变的分类在摄影测量中，常见的镜头畸变主要有径向畸变和切向畸变两类。
1. 径向畸变：径向畸变又称为径向畸变，是由于光学系统的透镜形状不完美而导致的。
径向畸变会使得图像中心和边缘的像素变形，通常呈现出一种鱼眼形状，也就是所谓的“鱼眼畸变”。
2. 切向畸变：切向畸变是由于相机的成像平面与透镜的光轴之间不完全平行而引起的。
切向畸变会使得图像的水平和垂直线条弯曲，失去真实的几何形状。
二、畸变校正的需求畸变校正在摄影测量中非常重要。
首先，畸变会严重影响图像中目标物体的几何形状和尺寸，从而影响后续的测量和分析工作。
其次，在数字图像处理中，畸变也会对图像配准、图像拼接和三维重建等任务造成困扰。
因此，畸变校正是提高摄影测量精度和数据可靠性的关键技术之一。
三、畸变校正技术与方法1. 基于几何模型的畸变校正方法：基于几何模型的畸变校正方法主要是采用数学方法对图像进行几何校正，以恢复图像中目标物体的真实形状和几何特征。
常见的方法有极向投影法、鱼眼校正法、逆向映射法等。
2. 基于数学模型的畸变校正方法：基于数学模型的畸变校正方法主要是通过建立适当的数学模型来描述畸变，并通过参数估计和优化方法来对畸变进行校正。
常用的数学模型有多项式畸变模型和透镜失真模型。
3. 基于特征匹配的畸变校正方法：基于特征匹配的畸变校正方法主要是通过在图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来进行畸变校正。
常见的特征匹配算法有SIFT、SURF和ORB等。
四、畸变校正的应用领域畸变校正技术与方法在众多领域中都有广泛的应用。
其中，地理信息系统（GIS）、计算机视觉、机器人视觉和虚拟现实等领域对畸变校正有着较高的需求。
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摄影测量特征点提取与匹配技术研究
作者：吴家强
来源：《中国新技术新产品》2012年第13期
摘要：随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升，对于工程的设计要求质量也相对的提高。
工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果，然后经过分析综合最终合理的确定下来。
因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑，旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求，测量的范围不够广，测量的结果不够精确，同时分辨率比较低，严重的影响了设计的准确性和合理性。
为了克服这点，经过科研人员的多年的研究，人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。
本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明，便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。
关键词：数字摄影测量；特征点提取；特征点匹配
中图分类号：TU198+.3 文献标识码：A
1 概述
实地施工和建筑之前需要进行必要的测量，进而根据测量的结果进行结构和建设设计，传统的测量技术存在大的误差，测量结果不精确，在实际的运用中存在缺陷，经过专家的多年研究，人们研发了数字摄影测量技术。
这种技术的特点是生成的更有利用价值的电子图像而不是简单地光学图像。
数字影像中主要的对象是存在的不同形状的目标点。
目标点可以分为点状特征和线状特征两个主要的方向。
提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子。
点特征提取是影像分析和影像匹配的基础，也是单幅图像处理的最重要的任务。
也是人们研究的重点，下面首先对其原理进行简单的阐释，然后根据仿真模拟进行具体的说明。
2 Moravec算子特征点提取算法
Moravec算子的计算原理是对于灰度方差的运用。
它的实际操作程序可以是：
2.1 首先根据已知的计算公式确定兴趣值。
然后以45度的距离从零开始计算，经过四次运算，最终把最小的定为该像元的兴趣值。
2.2 给定经验阈值，注意把握阈值的适当范围。
2.3 选取候选点中的极值点作为特征点
以上的计算要按照既定饿步骤逐一的进行，而且计算的数值要求准确无误。
3 基于灰度的匹配方法
这种是目前为止引用比较广泛的配配方法，它的利用范围比较广，基本适应现代的测量技术要求。
基于灰度相似度检测和最小二乘影像匹配的方法是其主要的两个方面，它们都是以同名影像灰度相似为基础的，相关的精度可以达到像元级及子像元等级。
其工作的实际理论依据为：
相关系数是标准化的斜方差函数，协方差函数除以两信号的方差即得相关系数。
4 实验方案设计与实验结果分析
4.1 特征点提取方案设计
该技术的特征点选取的范围基本上确定为两个图像的重合部分。
具体的设计过程中应该注意到经验阈值的范围不能过大也不能过小，因为两者都会造成负面影响。
首先如果该值的计算数据超出其最大值，那么就使得大部分的特征点被忽略了，排除了提取的实际范围之外，计算的结果不能使对每一个特征点的分析，计算的结果没有可靠性；但是如果最终取得的该值超出了应有范围的最低值就表明提取的特征点数量，超出合理的数量。
如果进行抑制局部非最大的窗口过大，也会产生类似的部分特征点被排除在考察的范围之外，但窗口过小又会导致亮度值变化较大的图象局部提取了超出应有范围的比较大量的特征点。
依据以上的理论分析，所以在实际操作过程中，必须综合两种实际的科学设计方案，来保证经验阈值及进行抑制局部非最大的窗口大小都在合理的范围之内。
操作如下：
4.1.1 计算人员根据规定的标准计算出像素的兴趣值，计算之前要熟悉具体的计算公式和方法。
4.1.2 对于两个不同的点进行详细的效果对比分析，实际的点的选取有固定的要求，为了保证计算的科学和准确不能随便选取。
4.1.3 选取候选点中的极值点作为特征点，进行筛选。
4.2 特征点匹配方案设计
完成对左片的特征点提取完毕后，开始进行所提取特征点的匹配工作，根据该实验的特定目标制定了如下步骤：
4.2.1 由于受到局限，所以只对两张影像进行一次几何畸变：
4.2.2 在经过系统处理过的图像上任意选取6对匹配像元，根据最小二乘的原理计算出一次几何畸变的6个系数的近似值。
4.2.3 依据以上的计算数据粗略的确定各特征点在右像片中匹配位置
4.2.4 最后通过一系列的实际校验程序来确定本次试验的匹配正确。
4.3 实验过程与实验结果分析
4.3.1 软件平台与开发工具
美国的微软公司自从问世以来，就成为软件系统的鳌头。
经过专业技术人员的不断开发和完善，微软公司旗下的软件已经可以适应各个领域的需求。
本次的测验就是利用的微软公司开发的软件。
在应用的同时，人们逐渐领略到了美国微软公司开发的软件的利用的便捷，和操作的简单化。
目前，已经成为了人们普遍认可的计算专业软件。
该软件是windows系统下的，在新开发的windows7系统中更是得到了进一步的完善，便于相关人员的利用。
4.3.2 实验结果分析
(1)以兴趣值15000为经验阈值，用11×11窗口抑制局部非最大，经过实际的对比结果，我们得由于提取了过多的特征点，像素隐性去值的最后结果也是不准确的，没有实际的利用价值，这个结果警示我们在操作过程中一定选择符合数量标准的特征点。
(2)对于以上的结果检验的失败，我们经过计算方法的改良对其进行了必要的改进，以兴趣值14000为经验阈值，用19×19窗口抑制局部非最大。
只有利用这样的计算标准才能最终确定相近的特征点数量，特征点数量是最终试验结果正确的保障。
选取过多的特征点或是选取过少的特征点都使得最后的试验结果出现严重的误差，没有数据的利用价值。
结束语
Moravec算子是一种经典的点特征提取算子，对于该技术的研究具有一定的使用价值。
本文对于摄影测量特征点提取和匹配技术的研究，经过了系统的仿真模拟。
通过对于仿真模拟的每一步的操作分析，我们得出了正确的技术应用过程，也找出了影响实验数据值误差的原因，并及时的纠正，从而完善了该技术，为相关的工作人员提供一定的经验参考。
参考文献
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