计算机视觉与数字摄影测量的结合展望

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：

011102

22333S 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 f

a 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。

参考文献

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[2] 张祖勋.数字摄影测量的发展与展望[J].地理信息世界,2004,2（3):1-5.

[3] 王斌,王知衍.计算机视觉中的三维重构建模[J].微计算机信息,2005,21（12):118-120.

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[6] 冯文灏.近景摄影测量[M].武汉：武汉大学出版社.2002.

[7] ForsythDA,PonceJ著，林学,王宏等译.计算机视觉：一种现代方法[M].北京：电子工业出版社,2004.

[8] 张梅,文静华.浅谈计算机视觉与数字摄影测量[J].地理信息空间,2010,8(2):15-20.

[9] 王芳荣,赵丁选,尚涛等.应用计算机视觉技术进行物体三维重构[J].吉林大学学报:工学版,2008,38(6):1424-1428.

数字摄影测量总结

第九章 1、数字微分纠正的概念 根据有关的参数与数字地面模型，利用相应的构像方程式，或者按一定的数学模型，将原始构像的非正射投影的数字影像变换为正射投影的数字影像，这个过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行的，且使用的是数字处理方式，故称为数字微分纠正或者数字纠正。 2、框幅式中心投影影像的数字微分纠正的方法和流程 反解法流程： 1）计算地面点坐标。根据正射影像左下角图框点地面坐标与正射影像的的比例尺分母计算出P 点对应的地面坐标； 2）计算像点坐标坐标。利用共线方程以及DEM 内插的高程计算出相应的像点坐标； 3）灰度内插。 4）灰度赋值。 3、如给定RPC 模型，会进行卫星影像的数字微分纠正 第八章 1、数字高程模型的概念 数字高程模型DEM 或DHM 是表示区域D 上地形的三维向量有限序列。 2、数字高程模型的内插方法 一、移动曲面拟合法 a 建立局部坐标。对DEM 的每一个格网点，将坐标原点移动到该DEM 格网点P ； b 选取邻近数据点。 c 列出误差方程式 （有6个参数，所以至少要选取6个数据点，但实际计算时，为了提高精度一般选择的数据点个数都大于6个，然后建立误差方程式） 局部函数 d 数据点的权值计算 （反映改点与待定点之间的相关程度。应该和改点与待定点之间的距离成反比。） e 法化求解 二、多面函数法DEM 内插 A 写出核函数。 B 建立误差方程 C 法化求解 D 任意一点的高程 E 多面函数法解算 三、有限元法DEM 内插 用大量的有限面积单元来趋近曲面 a 一次样条有限元DEM 内插。方法类似于双线性插值。 b 断裂线的处理 1） 做线性内插。为了突出断裂线所显示的特征，可在原始采集的数据点的基础上进行线性内插，加密断裂线点； 2） 将计算单元按照断裂线划分成子区域； R Y X d i i i <+=22F Ey Dx Cy Bxy Ax Z +++++=22F E Y D X C Y B Y X A X v i i i i i i i +++++=22

计算机视觉与图像理解

计算机视觉与图像理解 摘要 精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介 在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。 不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。 在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。 在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示 我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。 易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。

数字摄影测量系统的生产流程及技术要求

数字摄影测量系统的生产流程及技术要求 Jx-4制作3D产品的流程 全数字摄影测量的4D产品DEM、DOM、DLG、DRG都是以数据形式获取和归档的,数据信息以真三维地理坐标形式存储,生产过程可无损数据传递、测图、编辑一体化,点点都包含三维信息,这是以往模拟、解析摄影测量所无法比拟的。JX-4开发了基于微机的摄影测量专用立体图像图形显示卡,立体感强,可达到子象元级的测量精度,并实现立体影像、立体图形的缩放、3D漫游和高精度量测;JX-4在硬件操作上又继承了解析测量仪所使用的手轮、脚盘、脚踏开关,操作过解析测量仪的人员只要熟悉JX-4的软件流程则能很快地上机测图。利用Jx-4制作3D产品的流程 1、定向建模 1.1生产流程 定向建模的精度是影响整个产品精度的关键。定向建模的工作流程。 定向建模有3种空三方式: ⑴无空三加密成果导入数据,直接在像对上定向建模; ⑵JX-4空三数据导入; ⑶其它系统如VirtuoZo、HELEV A、ImageStation等数字化空三结果导入。 前两种形式的定向建模过程都可采用批处理来完成。 1.2技术要点 1.2.1 扫描数据要求 扫描像元大小不大于0.025mm,影像数据格式为TIFF格式,扫描影像反差适中,航片框标清晰,影像直方图覆盖在0—255之间,基本呈正态分布。 1.2.2 定向建模的精度保证 一是引入已有的空三成果,内定向的框标坐标一定要与空三加密的框标坐标一致。为使核线质量更好以利于相关性匹配,进行相对定向时选中“空三导入后做自动定向”的参数功能。二是做空三加密和测图若不是同一个作业员,空三导入后应该再观测一次大地控制点并且再计算一次大地定向以消除人差。 1.2.3工作区划定与核线影像的裁切 要重视工作边划定和核线影像的裁切。定向完成后必须要对工作区进行划定,工作区范围会影响每个像对的正射影像镶嵌的重叠度。JX-4全数字摄影测量的镶嵌过程能达到无缝拼接,这是原手工镶嵌所无法达到的。影像裁切只能进行一次,若已切过一次就不允许再切。如果确实需要重新裁切,就必须再做一次核线重采样,并且重新绝对定向和计算,原有的可用数据将全部丢失。出现此种情况需

数字近景摄影测量测图应用探讨

数字近景摄影测量测图应用探讨 摘要：国家社会经济的不断进步与发展，极大地促进了数字近景摄影测量测图 技术的飞跃，研究其相关课题对于提升测图的整体效果具有极为关键的意义。本 文首先介绍了数字图像处理，分析了数字近景摄影测量关键技术，并研究了数字 近景摄影测量技术的应用，望对相关工作的开展有所裨益。 关键词：数字近景摄影；测量；测图；应用 1前言 随着数字近景摄影测量测图应用条件的不断变化，对其技术方法提出了新的要求，因此 有必要对其相关课题展开深入研究与探讨，以期用以指导相关工作的开展与实践。基于此， 本文从概述相关内容着手本课题的研究。 2数字图像处理 图像处理技术作为一项基础技术在各种领域都有着应用。图像是三维景物的二维投影， 三维景物的很多信息并不能在二维图像上体现出来。摄影测量双像测量是图像三维信息提取 的基础技术，通过影像匹配代替传统人工观测，将原始相片的灰度转变为电子、光学、数字 等不同形式信号。影像相关是通过不同信号之间的关联函数评价相似性。取出特定点中心小 区域影像信号，之后在另一个影像区域中区域对应区域影像信号，求得相关函数，以影像新 红分布相似区域作为同名区域。这是自动化立体测量的基本原理。 2.1数字相关 数字图像处理使用了数字相关技术，利用计算机进行数字影像数值计算，进行影像的匹配。数字相关算法除了相关函数，还有协方差函数、差绝对值和、相关精度等方法，数字相 关通常都是二维搜索过程，通过核线相关原理的引入，能够进一步简化为一维搜索。 2.2二维相关 二维相关首先在影像上确定一个待定点作为目标点，之后以目标点选择一定像素数的灰 度阵列，作为目标区域，同时在另一个影像上搜索同名点，估算同名点可能存在的范围，建 立同样大小的灰度阵列进行搜索，计算和目标区域的相似度。 2.3一维相关 核线影响上进行一维搜索，理论来说，目标窗和搜索窗均可视作一维窗口，但是两个影 像窗口相似性通常都是统计量，为了提高结果可靠性，需要尽量丰富的样本，所以目标窗口 像素不能过少，而且目标区域过长会造成灰度信号中心和集合中心之间不重合，相关函数高 峰值和最高信号值一致，影像几何变形影响下会出现很大误差。因此目标区和二维相同时搜 索工作从一个方向进行即可。 3数字近景摄影测量关键技术研究分析 1）现代化数字图像的直接获取与处理。分析传统的图像获取，即电子管摄像机，根据功 能划分，主要包括量测像机、半量测像机、非量测像机，对于量测像机，其主要目的是精密 测量物体的位置、尺寸、运动轨迹，其具有机械结构稳定、镜头光学畸变小、长焦距和相片 尺寸大的特点，但是，随着现代工业的发展，固体式数字摄像机已不断涌现在市场中，即数 字像机，数字像机在各个领域中得到广泛应用，尤其是广播电视，其主要有CCD图像传感器、摄影镜头及相关电子电路等附件构成，根据性能的不同，数字像机分为标准视频摄像机和数 码相机，其主要通过定向反光标志和标志中心的亚像素精确定位的亚像素边缘检测、子像素 精度中心定位来实现物体测量，对于定向反光标志中的RRT标志的“准二值摄影”，可以采用 梯度幅值法来提高图像测量的精度，亚像素精度边缘定位后，采用椭圆最小二乘拟合的方法 来获取反光标志中心，最后确定像素的精度。 2）数字像机的试验场法标定技术、自标定技术。试验场法标定是指对已控制点摄影的单 片相机空间后交会进行求解，其具有计算简单、摄影几何图形要求低、内外参数相关性影响 小的特点，例如某实验采用了28mm/2.8D、视场角为60°*46°的尼康D2H数码相机，在拍摄 过程中，由于相机焦距是固定的，并且设置的摄影距离为3.2m，分别在不同摄影位置对事物 进行顺时针拍摄和逆时针拍摄，为了验证不同参数对标定结果的影响，分别选择不同的畸变

数字摄影测量复习题含答案

第五章数字影像与特征提取 1.什么是数字影像?其频域表达有什么作用？ 答：①数字影像是以数字形式保存数字化航空、胶片影像的扫描影像 ②频域表达对数字影像处理是很重要的。因为变换后矩阵中元素的数目与原像中的相同。但其中很多是零值或数值很小，这就意味着通过变换、数据可以被压缩，使其能更有效的存储和传递；其次是影像分解力的分析以及许多影像处理过程。例如滤波、卷积以及在有些情况下的相关运算，在频域内可以更为有利的进行。其中所利用的一条重要关系就是在空间域内的一个卷积，相当于在频率域内其卷积函数的相乘，反之亦然。在摄影测量中所使用的影像的傅立叶谱可以有很大的变化，例如在任何一张航摄影像上总可以找到有些地方只含有很低的频率信息，而有些地方则主要包含高频信息，偶然的有些地区主要是有一个狭窄范围的带频率信息。 2.怎样根据已知的数字影像离散灰度值，精确计算其任意一点上的灰度值？ 答：：当欲知不位于矩阵(采样)点上的原始函数g（x,y）的数值时就需要内插，此时称为重采样 3.常用的影像重采样方法有哪些？试比较他们的优缺点 答：①常用的影像重采样方法有最邻近像元法、双线性插值、双三次卷积法 ②最邻近像元法最简单、计算速度快、且能不破坏原始影像的灰度信息，但几何精度较差； 双线性插值法虽破坏原始影像的灰度信息，但精度较高，较为适宜； 双三次卷积法其重采样中误差约为双线性插值的1/3，但较费时； 4.已知gi,j=102,gi+1,J=112,gi+1,j+1=126,k-i = /4，l -j= ，为采 样间隔，用双线性插值计算gk,l 答:g(k,l)=W(i,j) g(i,j）+W(i+1,j) g(i+1,j）+W(i,j+1) g(i,j+1）+W(i+1，j+1) =（1- ）（1- ）*102+（1 - /4）/4*112+ /41- /4）

《图像理解与计算机视觉》习题

《图像理解与计算机视觉》习题 1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。 解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。 解答： 医院CT检查，等。 I f x y z t的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多 3. 请说明图像亮度函数(,,,,) 少？ 解答： I f x y z t中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是 图像数学表达式(,,,,) 光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。 I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。对 (,,,,) 于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像I f x y z t的一个特例。 (,,,,) 4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。 解答： 色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。 饱和度（S）：饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。 亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。 解答： 所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

数字摄影测量复习题含答案

第五章数字影像与特征提取 1.什么就是数字影像?其频域表达有什么作用？ 答:①数字影像就是以数字形式保存数字化航空、胶片影像得扫描影像 ②频域表达对数字影像处理就是很重要得。因为变换后矩阵中元素得数目与原像中得相同。但其中很多就是零值或数值很小,这就意味着通过变换、数据可以被压缩,使其能更有效得存储与传递;其次就是影像分解力得分析以及许多影像处理过程。例如滤波、卷积以及在有些情况下得相关运算,在频域内可以更为有利得进行。其中所利用得一条重要关系就就是在空间域内得一个卷积,相当于在频率域内其卷积函数得相乘,反之亦然。在摄影测量中所使用得影像得傅立叶谱可以有很大得变化,例如在任何一张航摄影像上总可以找到有些地方只含有很低得频率信息,而有些地方则主要包含高频信息,偶然得有些地区主要就是有一个狭窄范围得带频率信息。 2.怎样根据已知得数字影像离散灰度值,精确计算其任意一点上得灰度值？ 答::当欲知不位于矩阵(采样)点上得原始函数g(x,y)得数值时就需要内插,此时称为重采样 3.常用得影像重采样方法有哪些？试比较她们得优缺点 答:①常用得影像重采样方法有最邻近像元法、双线性插值、双三次卷积法 ②最邻近像元法最简单、计算速度快、且能不破坏原始影像得灰度信息,但几何精度较差; 双线性插值法虽破坏原始影像得灰度信息,但精度较高,较为适宜; 双三次卷积法其重采样中误差约为双线性插值得1/3,但较费时;

4、已知/为采样 间隔,用双线性插值计算gk,l 答:g(k,l)=W(i,j) g(i,j)+W(i+1,j) g(i+1,j)+W(i,j+1) g(i,j+1)+W(i+1,j+1) //4)*102+(1 - 4) //4(1- /4)*118+( /4)* ( /4)*126 =102+13/-1 ５、什么就是线特征？有哪些梯度算子可用于线特征得提取？ 答:①线特征指影像得边缘与线,边缘可定义影响局部区域特征不相同得那些区域间得分界线,而线则可以认为就是具有很小宽度得其中间区域具有相同影响特征得边缘对 ②常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等 第六章影像匹配基础理论与算法 1. 什么就是金字塔影像？基于金字塔影像进行相关有什么好处？为什么? 答:①对于二维影像逐次进行低通滤波,并增大采样间隔,得到一个像元素总数逐渐变小得影像序列,依次在这些影像对中相关,即对影像得分频道相关。将这些影像叠置起来颇像一座金字塔,因而成为金字塔影像结构 ②好处:提高了影响得可靠性与准确性,速度增快,先用低通滤波进行初相关,找到了同名点得粗略位置,然后利用高频信息进行精确相关,实现从粗到细得处理过程 ③因为通过相关函数得谱分析可知,当信号中高频成分较少时,相关函数曲线较平缓;但相关得拉入范围较大;反之,当高频成分较多时,相关函数曲线较陡,相关精度较高,但相关拉入范围较少;此外,当信号中存在高频窄带随机噪声或信号中存在较强得高频信号时,相关

计算机视觉期末复习

一、 1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。 研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行 传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。 2.直方图的均衡化 处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方 图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是 把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图 是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 二、 1.常见的几何变换：平移T x为点（x，y）在x方向要平移的量。 旋转 变尺度：x轴变大a倍，y轴变大b倍。 2.卷积掩膜技术：(,) (,)(,)(,) m n f i j h i m j n g m n =-- ∑∑ 对应相乘再相加掩膜的有效应用——去噪问题 3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声 主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con命令高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯 滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。 区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） 1100 cos sin0 [1][1]sin cos0 001 x y x y θθ θθ - ?? ? = ? ? ?? 1100 00 [1][1]00 00 a x y x y b ab ?? ? = ? ? ?? (,) 1 [,][,] k l N h i j f k l M∈ =∑ ? ? ? ? ? ? ? = 1 1 1 ]1 [ ]1 [ 1 1 y x T T y x y x

数字近景摄影测量技术在文物保护以及工业摄影测量中的应用

数字近景摄影测量技术在文物保护以及工业摄影测量中的应用 学院：测绘工程 班级： 姓名： 学号： 日期：年4月30日

摘要 对珍贵文物进行数字化处理，建成基于网络的数字化博物馆系统，可以较好地解决丰富的展品与有限的展览空间、时间的矛盾，进一步开拓博物馆藏品保护、研究和展示的新领域，还可以实现博物馆管理观念和管理手段的现代化。更重要的是精确的文物数字模型记录了文物原始的真实三维信息和纹理信息，为文物修缮和恢复提供了重要的数据和模型支持。 ABSTR AC T Valuable cultural relics are digitized , built ne t work base d digital museum system , what can better solve the problem what is the space and time about the exhibits , and further explore the museum protection, research and di splay a new field , also can realize the museum manage ment ideas and modern management tools . More import ant is the precise relics digital model recorded relics pri mitive true 3D information and texture information , for the resto ration of cultural relics and recovery and provide important data model support . 目录

数字摄影测量

数字摄影测量定义一：基于数字影像与摄影测量的基本原理，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，提取所摄对象的几何与属性信息，并用数字方式表达的摄影测量的分支学科。 数字摄影测量定义二：基于摄影测量的基本原理，应用计算机技术，从影像（包括硬拷贝影像、数字影像或数字化影像）提取所摄对象的几何与属性信息，并用数字方式表达的摄影测量的分支学科。 数字摄影测量的基本范畴：确定被摄定对象的几何和物理属性，即量测和理解。 计算机辅助测图：以计算机及其输入、输出设备为主要制图工具实现从影像中提取地图信息及其转换、传输、存储、处理和显示。 一个完全的机助测图系统包括数据采集、数据处理和数据输出三部分。 数据采集主要过程： 1）像片的定向，在解析测图仪上要进行解析内定向、相对定向和绝对定向或一步定向，在机助的立体坐标仪也要经过上诉定向。 2）像片定向后，要输入一些基本参数，如测图比例尺、图幅的图廓点坐标、测图窗口参数。 3）为了形成最终形式的库存数据，必须给不同的坐标（地物）以不同的属性代码（特征码），因而从测量每一个地物之前必须要输入属性码。 4）逐点量测地物上的每一个应记录点，或对地物、地貌（等高线等）进行跟踪，由系统确定点的记录与否。 5）当发现错误时进行联机编辑，包括删除、修改、增补等功能，不过联机编辑不宜过多以免降低测图仪利用效率。 6）所测数据以图形方式显示在计算机屏幕上，以便监测量测结果的正确与否。 为快速确定需要编辑的地物，在数据采集时要建立屏幕检索表（作用）。 数字地面模型（DTM ）：是地形表 面形态多种信息（地形、环境、土地利用、人口分布等）的一 种数字化表示。 数字表面模型（DSM ）：包含了地表建筑物、桥 梁和树木等高度的数字高程模型 数字高程模型DEM ：一个地理信息数据库的基本内核，若只考虑DTM 的地形分量，则为 DEM 。表示区域D 上的三维数字向量序列。}{ n i Z Y X V i i i i ...2,1),,,(==其中，（X,Y)是平面坐标,Z 是D Y X i i ∈),(点对应的高程。 DEM 的表现形式： 1)规则矩形格网（GRID)：利用一系列在X ，Y 方向上都是等间隔排列的 地形点的高程Z 表示地形，形成一个矩形格网DEM 。 优点：存贮量小（可压缩）,便于存取和管理： 缺点：有时不能准确表示地形的结构和细部 2)不规则三角网（TIN ）:若将按地形特征采集的点按一定规则连接成覆 盖整个区域且互不重叠的许多三角形，构成一个不规则三角网. 优点：能较好地顾及地面的点、线特征，表示复杂地形比规 则格网精确； 缺点：数据量大，数据结构复杂，管理不便. 3)GRID-TIN 混合网：综合运用规则格网和不规则三角网来表示地形，一般地区使用矩形网数据结构，沿地形特征则附加三角网数据结构。 渐进采样：先按照预定的比较稀疏的间隔进行采样，获得一个比较稀疏的格网，然后分析是否需要对格网进行加密。 逐点内插法：以每一待定点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点， 生成DEM 的过程：1、建立局部坐标：对DEM 每一个格网点，从数据点中检索与该DEM

无人机数字摄影测量系统的设计和应用

无人机数字摄影测量系统的设计和应用 122 郑团结王小平唐剑 （总参测绘信息技术总站，陕西，西安，710054；西安大地测绘有限公司，陕西，西安，710054）摘要：无人机数字摄影测量系统为适应城市规模化测绘生产需要而设计开发，项目从机体设计、航线设计、通讯设计、监控设计、数据处理等各个层面，对航空摄影的原理、方法及相关参数进行了深入探讨和简要总结。项目进行了自动驾驶实验、超视距飞行实验、控制飞行实验、发动机空中停车紧急处理实验、干扰实验等常规实验，完成了数百平方公里摄影任务，实现了无人机摄影测量一体化的整合集成。应用结果表明，该系统具有“三高一低”的重要特性（高机动性、高分辨率、高度集成、低成本），而且更加适应城市规模化测绘生产需要。 关键词：无人机IMU DGPS数字摄影测量系统研制 分类号：TP965 Headquater 作者简介：郑团结（1975-）男，博士生,主要从事摄影测量和3S集成方向的研究. 作者简介：王小平（1959-）男，高级工程师，主要从事航测无人机研制应用研究. The Design and Application of Digital Photographic System Based On The Unmanned Aircraft Zheng Tuanjie Wang Xiaoping Tang Jian （the General Staff Surveying and Mapping Master Station,xi’an,710054? Xi’an Dadi Surveying and Mapping Company，xi’an,710054） Abstract：Digital photographic systems based on the unmanned aircraft was designed and manufacture for performing the cyber surveying and mapping,the project consists of airframe design,course line design, communication system design,control system design,data processing system design,this paper made a deeper research into the theory and the method of photography,and draw some conclusions of it.the project conduct a a whole set of test such as automatic guide,transcend sight flying,control flying,motor deadman's emergency handle,constructive interference,be successful in fulfilling the aerial photography over large areas,achieved integration photographic based on the unmanned aircraft.The application declared,the system has three merits, it’s mobile activity is higher,it’s resolution is better,it’s integration is better?and it is performing the cyber surveying and mapping. Keywords：Unmanned Aircraft?IMU?DGPS?Digital Photographic System 引言 3S技术、计算机技术、自动控制技术、数字通信技术的不断发展促使摄影测量的手段和方法推陈出新，数字摄影测量的技术成熟之后，其发展方向必然是高度集成、高度机动而面向大众，无人机摄影测量系统 ]2,1[ 的开发和应用不但丰富着“数字地球”的资源空间，而且改善着测绘科学的装备结构。 一、系统概述 无人机摄影测量系统是具有GPS导航、自动测姿测速、远程数控及监测的无人机低空定时摄影系统，系统以无人驾驶飞行器为飞行平台，以高分辨率数字遥感设备为机载传感器，以获取低空高分辨率遥感数据为应用目标，主要用于地理数据的快速获取和处理。该系统利用单反数码相机、GPS、自动测姿测速设备、数传电台获取“数字城市”必需的影像数据、摄站坐标、摄影姿态；利用相关设备和程序实现影像纠正参数的初始标准化；利用数字摄影测量软硬件进行影像纠正拼接。从而为制作正射影像、地面模型或基于影像的城市测绘提供最简捷、最可靠、最直观的应用数据。

数字摄影测量试题

《数字摄影测量》考查题 一、名词解释（每词3分，共30分） 1.数字摄影测量：基于数字影像和摄影测量的基本原理，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 对像以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.灰度匹配：指把不同传感器获取的同一地区影像基于灰度的图像匹配算 法进行匹配，以左、右像片上含有相应的图像的目标区和搜索区中的像 元的灰度作为图像匹配的基础。 3.同名像点：同一地理位置目标点在不同像片上的构像点。 4.正射影像纠正：原始遥感影像因成像时受传感器内部状态变化、外部状 态、及地表状况的影响，均有程度不同的畸变和失真；对遥感影像的几 何处理，不仅提取空间信息，也可按正确的几何关系对影像灰度进行重 新采样，形成新的正射影像。 5.金字塔影像结构：对二维影像逐次进行低通滤波，增大采样间隔，得到 一个像元素总数逐渐变小的影像序列，将这些影像叠置起来颇像一座金 字塔，称为金字塔影像结构。 6.灰度量化：把采样点上的灰度数值转换成为某一种等距的灰度级。 7.核线：通过摄影基线与地面所作的平面称为核面，而核面与像面的交线 为核线。 8.数字高程模型：用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面 模型。 9.影像分割：把影像分割成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。 10.特征匹配：利用相关函数评价两幅影像特征点领域的相似性以确定对应 点 二、判断（每小题2分，共10分） 1.航摄像片上任意一点都存在像点位移。（正确） 2.最初的影像匹配是利用相关技术实现的，因此也常称影像匹配为影像相 关。（正确） 3.贝叶斯判别或相关系数为测度的匹配不可避免会发生错误，但其他基本 匹配方法发生错误的概率不比贝叶斯判别更小。（错误） 4.多点最小二乘影像匹配不仅可以基于像方，也可以基于物方。（正确） 5.基于特征匹配是最好的匹配方法。（错误） 三、简答题（每小题8分，共40分） 1.摄影测量学的新发展。 答：1）高分辨率遥感影像—数字影像+RPC；2）数码相机逐步应用于航 空摄影测量；3）POS 自动空三；4）动态GPS配合惯性测量系统 （GPS/IMU）；4）激光雷达/激光探测及测距系统（LIDAR）Light Detection And Ranging；5）干涉雷达INSAR 2.数字摄影测量的组成。 答：1）计算机辅助测图：一台计算机工作台，影像获取装置与成果输出

近景摄影测量

多基线数字近景摄影测量 近景摄影测量 传统把近到一米内远到100米以内的摄影测量称为近景摄影测量。这样近当然不可能在飞机上，因此，近景又可以称为地面摄影测量。 近景摄影测量难点：航空摄影测量是平行摄影,摄影要求简单,摄影很规范化, 基线不变,摄影关系不变.交会角不变,利于匹配。它的照片也很规则,各单模型是固定基线、摄摄影关系及交会角,非常规范.因而当计算机技术高速发展时,它容易通过连续的空中三角测量实现各单模 型的连接和点的匹配传递从而达到自动化.但是同样是双目视觉的近景摄影测量是交向摄影,它的摄影条件非常复杂,拍摄要求非常苛刻,拍的照片远没有航摄平行摄影那样规范.它本身 的这些因素使它永远解决不了匹配,交会角,精度三者的三角矛盾.无法实现自动化. 三者矛盾：从精度而言: 交会角大,基线长,精度高; 交会角小,基线短,精度低. 从匹配而言: 交会角大,变形大,匹配难; 交会角小,变形小匹配易; 能满足两张影像变形不超过匹配的许可,而又能满足起码的精度,这样的交会角在传统的近景摄影测量---即基于双目观测原理中的近景摄影测量的地面摄影条件几乎是不存在的.这便是近几十年来近景摄影测量无实质进展的根本原因. 矛盾解决：张院士把从空间一个点由两条光线交会的摄影测量基本法则变化为空间一个点由多条光线交会而成的全新概念，彻底解决了数字近景发展的难题。Lensphoto Lensphoto介绍：A.新的理论原理; 传统摄影测量无论是模拟方式，解析方式或是数字化方式，都是基于人眼双目立体视觉的基本原理。Lensphoto实现了从传统基于人眼双目视觉原理到真正基于计算机视觉原理完成摄影测量的跨越；从近景摄影测量技术上讲，这是一套实现了质的飞跃的崭新技术。以计算机视觉原理（多基线）代替人眼双目视觉（单基线）传统摄影测量原理，从空间一个点由两条光线交会的摄影测量基本法则变化为空间一个点由多条光线交会而成的全新概念。B.新的数据获取方式; 旋转多基线摄影: 一个模型可以由多张照片生成,不再是一条摄影基线.多条基线多张照片同时构成多个模型.多基线摄影又分旋转和平行两种摄影方式.这是一种全新的摄影机制.与它对应的软件新处理技术基础便是计算机视觉原理.它将原来按“单模型”处理的交向摄影，扩展为多个模型的区域；比常规的“交向 摄影的单模型”，可大大的减少控制点。C.新的匹配技术; 多片立体匹配: 多基线摄影新机制的引入,使近摄影测量首次有了影像匹配的条件.Lensphoto所采用的是目前国内外最先进的 多片立体匹配技术, 适应于被摄物体的空间分布不连续、断裂、遮挡的新的影像匹配,此技术也是公司的专利.它优于现有一切数字航空摄影测量工作站中的匹配技术.D.首次在近景摄影测量中运用了空中三角测量及平差技术.Lensphoto是世界上第一套将自动空中三角测量和 区域网平差引入近景摄影测量的数字近景摄影测量软件。故它具有极高的精度及自动化。 Lensphoto采用的普通的单反数码相机获得多基线影像，利用可靠的近景多片匹配算法获取大量的同名点，然后通过近景空中三角测量获取向片外方位元素和相机参数，最终通过多光线前方交会及区域自由网平差，自动生成物方区域三维坐标点的点云，从而建立高精度的数字表面模型，进行各种比例尺的线划地形图测绘等等。 性能优势：（1）以普通数码相机取代量测相机，使该技术易于普及。数据采集简单迅速。大大减少外业工作量。内业处理简单容易。（2）精度高。从而可应用行业广。（3）近景摄影测量历史上首次将空中三角测量和平差技术引入。实现了高自动化，高效率。将空中三角测

数字摄影测量试题

数字摄影测量试题 数字摄影测量》考查题 一、名词解释（每词3分，共30分） 1. 数字摄影测量：基于数字影像和摄影测量的基本原理，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，提取所摄对像 以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. 灰度匹配：指把不同传感器获取的同一地区影像基于灰度的图像匹配算法 进行匹配，以左、右像片上含有相应的图像的目标区和搜索区中的像元的灰 度作为图像匹配的基础。 3. 同名像点：同一地理位置目标点在不同像片上的构像点。 4. 正射影像纠正：原始遥感影像因成像时受传感器内部状态变化、外部状 态、及地表状况的影响，均有程度不同的畸变和失真；对遥感影像的几何处 理，不仅提取空间信息，也可按正确的几何关系对影像灰度进行重新采样， 形成新的正射影像。 5. 金字塔影像结构：对二维影像逐次进行低通滤波，增大采样间隔，得到一 个像元素总数逐渐变小的影像序列，将这些影像叠置起来颇像一座金字塔， 称为金字塔影像结构。 6. 灰度量化：把采样点上的灰度数值转换成为某一种等距的灰度级。 7. 核线：通过摄影基线与地面所作的平面称为核面，而核面与像面的交线为 核线。 8. 数字高程模型：用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模 型。 9. 影像分割：把影像分割成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。 10. 特征匹配：利用相关函数评价两幅影像特征点领域的相似性以确定对应点 八\、 二、判断（每小题2分，共10分） 1. 航摄像片上任意一点都存在像点位移。（正确） 2. 最初的影像匹配是利用相关技术实现的，因此也常称影像匹配为影像相关。 （正确） 3. 贝叶斯判别或相关系数为测度的匹配不可避免会发生错误，但其他基本匹配 方法发生错误的概率不比贝叶斯判别更小。（错误） 4. 多点最小二乘影像匹配不仅可以基于像方，也可以基于物方。（正确） 5. 基于特征匹配是最好的匹配方法。（错误） 三、简答题（每小题8 分，共40分） 1. 摄影测量学的新发展。 答：1）高分辨率遥感影像一数字影像+RPC 2）数码相机逐步应用于航空摄 影测量；3）POS自动空三；4）动态GPS配合惯性测量系统 （GPS/IMU）；4）激光雷达/激光探测及测距系统（LIDAR）Light Detection And Ranging；5）干涉雷达INSAR 2. 数字摄影测量的组成。 答：1）计算机辅助测图：一台计算机工作台，影像获取装置与成果输出 数字摄影测量试题

数字摄影测量学要点

数字摄影测量复习要点（2016.5） 1、摄影测量发展历程 模拟摄影测量(1851-1970) 模拟摄影测量主要是根据摄影过程的几何反转，反求地面点的空间位置。它所采用的仪器为光学投影器、机械投影器或光学-机械投影器模拟摄影过程，用光线交会被摄物体的空间位置。 解析摄影测量(1950-1980) 1957年，Helava提出用“数字投影代替”物理投影，数字投影就是利用电子计算机实时的进行共线方程的解算，从而交会出被摄物体的空间位置。 数字摄影测量(1970-现在） 利用数字影像相关技术，实现真正的自动化测图。 ?数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别： 1)处理的原始信息主要是数字影像； 2)以计算机视觉代替人眼的立体观测。 2、数字摄影测量的任务、特点 主要任务：使用星载(机载)传感器所获取的可见光影像对地球陆地区域进行信息提取，具体包括：目标量测、影像解译、地形图测绘、正射影像图制作、数字高程模型生成。 特点：数据量大、计算机运算速度快、技术精度高。 3、数字摄影测量 定义：数字摄影测量是利用影像相关技术来代替人眼的目视观测，自动识别同名点，实现几何信息的自动提取。 主要内容：影像及特征点的识别、同名像点的自动相关和匹配、数字影像纠正技术、数字高程模型（DEM）的制作、数字摄影测量系统的完整操作和测绘产品的生产。 4、计算机辅助测图 计算机辅助测图（又称数字测图）是利用解析测图仪或具有机助系统的模拟测图仪，进行数据采集和数据处理，测绘数字地图，制作数字高程模型，建立测量数据库。计算机辅助测图系统所处理的依旧是传统像片，且对影像的处理仍然需要人眼的立体量测，计算机则起数据记录与辅助处理的作用，是一种

多基线数字近景摄影测量

多基线数字近景摄影测量系统Lensphoto 近景摄影测量技术的飞跃 近景摄影测量 传统把近到一米内远到100米以内的摄影测量称为近景摄影测量。这样近当然不可能在飞机上，因此，近景又可以称为地面摄影测量。 近景摄影测量难点：航空摄影测量是平行摄影,摄影要求简单,摄影很规范化, 基线不变,摄影关系不变.交会角不变,利于匹配。它的照片也很规则,各单模型是固定基线、摄摄影关系及交会角,非常规范.因而当计算机技术高速发展时,它容易通过连续的空中三角测量实现各单模型的连接和点的匹配传递从而达到自动化.但是同样是双目视觉的近景摄影测量是交向摄影,它的摄影条件非常复杂,拍摄要求非常苛刻,拍的照片远没有航摄平行摄影那样规范.它本身的这些因素使它永远解决不了匹配,交会角,精度三者的三角矛盾.无法实现自动化. 三者矛盾：从精度而言: 交会角大,基线长,精度高; 交会角小,基线短,精度低. 从匹配而言: 交会角大,变形大,匹配难; 交会角小,变形小匹配易; 能满足两张影像变形不超过匹配的许可,而又能满足起码的精度,这样的交会角在传统的近景摄影测量---即基于双目观测原理中的近景摄影测量的地面摄影条件几乎是不存在的.这便是近几十年来近景摄影测量无实质进展的根本原因. 矛盾解决：张院士把从空间一个点由两条光线交会的摄影测量基本法则变化为空间一个点由多条光线交会而成的全新概念，彻底解决了数字近景发展的难题。 顶级影像匹配技术 Lensphoto采用了著名摄影测量专家张祖勋院士最先进的多片立体匹配技术，其创新发明的多基线摄影测量技术将传统的基于双目视觉的近景摄影测量提高至高度自动化的计算机视觉阶段。 ?新可视化极强的RGB密集点云DSM LensphotoV3.0能便捷生成高精度的RGB数字表面模型DSM，其成果不逊激光扫描仪点云，且在效率、后续处理、外业采集条件限制等方面具有优势，是目前性价比甚高的新技术。 ?独创全新摄影机制——旋转多基线摄影 ?快高自动化操作便捷 Lensphoto首次将自动空三及区域网平差运用到近景之中，更重要的是运用了著名摄影测量专家张祖勋院士的最新的世界领先水平的多片立体匹配技术，使得该系统具有高精度、高自动化、操作便捷、高效率等卓越特点。 ?高精度自由网精度像素级相对精度可达1/10000 高可视化的 RGB点云DSM、DEM、DOM、DLG、真纹理自动映射的三维模型等。