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第五章改后 数字摄影测量及其发展

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210 trulyword 发表于 2017-9-14 00:47:41
导读:第五章数字摄影测量及其发展,※1.摄影测量发展的三个阶段及特点:,模拟摄影测量:利用光学或机械仪器对重叠的像片重建三维几何,解析摄影测量:计算机取代光学或机械仪器,解析摄影测量产品是数字地图、数字高程,数字摄影测量:使用数字影像,利用计算机存储、处理数字影像,输出数字地图、数字高程、数字正摄影像,2.全数字化摄影测量:计算机对数字/数字化影像进行全自动数字处理方法,3.数字摄影测量的发展:,由
第五章 数字摄影测量及其发展
测绘1402班 寇浪浪

※1.摄影测量发展的三个阶段及特点:
模拟摄影测量:利用光学或机械仪器对重叠的像片重建三维几何,测绘地形图。
解析摄影测量:计算机取代光学或机械仪器,解析摄影测量产品是数字地图、数字高程。 数字摄影测量:使用数字影像,利用计算机存储、处理数字影像,输出数字地图、数字高程、数字正摄影像,与遥感和GIS集成。

2.全数字化摄影测量:计算机对数字/数字化影像进行全自动数字处理方法。
1)自动影像匹配与定位(计算机视觉方法):特征提取和影像匹配,空间几何定位,建立高程和正射影像。
2)自动影像判读 (遥感):灰度、特征和纹理等图像理解。
3. 数字摄影测量的发展:
?20世纪30年代------自动化测图的研究; 1950年------第一台自动测图仪;
60年代,美国研制自动解析测图仪,由计算机实现数字相关;
1988年,第16届国际摄影测量与遥感大会,进入数字摄影测量的迅速发展阶段。
4.获得数字图像的方法:
1)利用数字化扫描仪对像片进行扫描,称为数字化影像。
2)数字摄影机(CCD阵列扫描仪或摄影机)或 数码像机获得的数字影像; 3)直接由二维离散数学函数生成数字图像。
5. 影像数字化:
?将透明正片或负片放在影像数字化器上,把像片上像点的灰度值用数字形式记录下来。
6.数字图像处理的基本算法:
代数运算、几何运算、图像变换、图像增强、图像编码、图像复原、模式识别、图像融合
7.影像灰度:(透过率T、不透过率O 参看教材P140)
透明像片上影像的灰度值反映像片的透明程度,即透光能力。像点愈黑,透过的光愈少;当光线全部透过时,透过率为1,影像的灰度为0;当光线透过1%,影像的灰度为2。 航空底片的灰度在0.3---1.8之间。
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※8.采样:对实际连续函数模型离散化的量测过程。
采样间隔的确定:采样过程会给影像的灰度带来误差,相邻两个点的影像被丢失,采样间隔越小越好;采样间隔越小---数据量增大,增加运算工作量及对设备的要求。要根据精度要求和影像的分解力,还要考虑到数据量和存贮设备的容量。 ※9.量化:将各点的灰度值取为整数。
灰度等级:将透明像片有可能出现的最大灰度变化范围进行等分,等分的数目。通常分为256个灰度级。将灰度换算为0---255之间的一个整数。0为黑,255为白。
10.扫描数字化成果:一个二维的数字矩阵,每个元素为代表象元黑白程度的灰度值。
11. 内定向:像片在数字化过程中获得的扫描坐标,由于像片的扫描坐标系与像平面坐标系不平行,坐标原点不同,所进行的二维平面变换。
※12.重采样:当欲知不位于矩阵(采样)点上的原始函数g(x,y)的数值时就需进行内插。 ※13.数字影像重采样方法:双线性插值法;双三次卷积法;最近邻像元法。
三种重采样方法比较:
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; 双三次卷积法较费时,边缘增强; 双线性插值法较宜,边缘平滑。
14. 影像匹配:摄影测量中双像(立体像对)的量测是提取物体三维信息的基础。在模拟测图仪上或解析测图仪上作业,作业员通过人眼的立体观察,不断地从左、右像片上搜索同名点。
※15.数字摄影测量的核心问题:从左右数字影像中寻找同名像点(数字匹配)。
16.数字匹配的方法:基于灰度的影像相关、基于特征的影像相关。 ※17.影像相关:是利用互相关函数,评价两块影像的相似性以确定同名点。 18.基于灰度的影像相关方法:
相关系数法;协方差法 高精度最小二乘相关


※19. 最小二乘影像匹配的基本思想:在影像匹配中引入辐射畸变和几何畸变参数,同时
按最小二乘原则求解这些参数。
步骤:1.几何变形改正 2.重采样 3.辐射畸变改正 4.求解变形参数改正值 5.停机条件。
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※20.核面:通过摄影基线与任一物房点所作的平面称为通过该物方点的核面。
主核面:通过像主点的核面。一般两个主核面是不重合。 核线:核面与影像面的交线称。

※21.同名核线的确定:
(1)基于数字影像几何纠正的核线解析关系:以等间隔取一系列的采样点,在倾斜像片上的核线上对应一系列的点,将倾斜像片上像点的灰度值赋予水平像片上相应的像点,获得了水平像片上核线影像。
(2)基于共面条件的同名核线几何关系:不通过“水平”影像作媒介,直接在倾斜影像上获取同名核线。
(3)采用单独像对相对定向方位元素确定同名核线 ※22.两种重采样方式:
在“水平”影像上获取核线影像;
直接在倾斜像片上获取核线影像:1)线性内插;2)邻近点内插。
23.重采样原因:数字影像的扫描行与核线并不重合,为了获得核线的灰度序列,必须对原始数字影像灰度进行重采样。
24.基于核线的影像相关:在核线影像上,只需要进行一维搜索。 ※25.基于灰度的影像相关与基于特征的影像匹配比较:
基于灰度的影像相关:直接以待定点为中心的窗口内灰度值为依据进行同名点的搜索---基于面积的影像相关;不顾及图像的总体结构,而是机械的按照某种或几种相似性判据逐像元以一定大小的窗口 顺序进行相关搜索。对于信息贫乏地区,或相关影像之间存在较大比例尺差异或扭曲的地区,相关难免失败。
基于特征的影像匹配(基本思想): 首先用某种特征提取算子提取影像中的特征(点、线、面);然后对提取的特征进行参数的描述;最后以特征的参数值为依据进行同名特征的搜索,继而获得同名像点。 26.用于提取点特征的有利算子:
(1) Moravec 算子:利用灰度方差提取点特征。通过逐像元量测与其邻元的灰度差,搜索相邻像元之间具有高反差的点。
① 计算各像元的有利值IV。
② 给一定的阈值,确定待定的有利点。 ③ 抑制局部非最大。
(2)Forstner 算子:通过计算各像元的Robert梯度和协方差矩阵寻找尽可能小而园的误差椭圆的点为特征点。(计算较复杂,但能给出特征点类型且精度高。)
① 计算各像素的Robert’s梯度、协方差矩阵及有利值q,w ② 确定待选有利窗口 ③ 抑制局部非最大
④ 在最佳窗口中确定加权中心作为最后所需要的有利点,即特征点。
(3)LY 算子:图像可分为信息含量丰富区、不含或少含信息的区域。点特征和线特征必然存在于信息含量丰富的区域。
1)用简单算子从I提取F;
2)用Robert梯度和协方差矩阵从F提取TF。 27. 边缘:线特征。点在四周都有差异;边缘在一个方向上有差异。
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28.边缘: 影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线。
线:具有很小宽度的起中间区域具有相同的影像特征的边缘对。距离很小的一对边缘构成一条线。
线是一对边缘,很窄的区域。 29.边缘检测算子:
(1)直方图法:计算图像中每个灰度值的像元素数或频数;绘制直方图,横轴为灰度值,纵轴为频数。(以一个影像窗口为一个计算单元,提取边缘的结果对窗口的大小依赖性较大;对噪声非常敏感,一般先对图像进行低通滤波。)
(2)微分算子:
一、梯度算子(用梯度值代替像素的灰度值生成梯度图像。在梯度图像上具有较大值的部分就是边缘。)
二、Roberts梯度算子 三、Sobel算子 (3)二阶差分算子:(变化率的变化率,更加突出灰度值突变部分):影像中点特征或线特征点上灰度与其周围或两侧影像灰度平均值的差别较大,因此可用二阶差分的原理提取。
一、方向二阶差分算子
二、拉普拉斯(Laplace)算子 三、高斯-拉普拉斯(LOG)算子 (4)特征分割法
特征分割法提取特征的步骤:(教材P160-161)
特征段由三个特征点:一个灰度梯度变化最大的点 ---零交点;两个拐点(特
征段两端相对于该零交点具有最大灰度变化的拐点)。
特征描述参数:A.零交点Z处的梯度B.两个拐点的灰度差C.三个特征点的像元号
(点位)
(5)Hough变换:用于检测图像中的直线、圆、抛物线等形状能够用一定函数关系描述的曲线。(探测、检测算子,边缘追踪)
(6)定位算子:
Wong-Trinder 圆点定位算子 Forstner 定位算子
高精度交点与直线定位算子
(老师的PPT实在太恶心,因为内容太多,以上部分相当混乱,大家凑合着看) 30.特征匹配适用场合:
当待匹配点位于低反差区,窗口内信息缺乏,信噪比很小,匹配成功率低; 目的只需要配准某些点线面;
城市中大多数是人工建筑物,出现影像不连续、阴影与被遮蔽等情况。
31.特征匹配步骤(特征匹配分为点线面):特征提取;特征描述;特征匹配。 32.特征点的两种分布形式:随机分布;均匀分布。
33.基于特征点的影像匹配:
(1)特征提取:将特征点分成几个等级,不同的目的提取不同特征点。
(2)特征点匹配:影像方为参数未知时,必须进行二维影像匹配;建立影像模型、形成核线,进行一维匹配。
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34.跨接法影像匹配(参看教材P163)
35.跨接法匹配窗口的特点:
1)待匹配的特征始终位于边缘,不是窗口的中心;
2)窗口的大小不固定,由影像的纹理特征决定。影像纹理越丰富,窗口越小,更合理。 3)由于目标窗口与搜索窗口在核线上有三个特征点对应,有利于在匹配之前进行变形改正,从而提高匹配的可靠性。
36.关于当代数字摄影测量发展的问题、挑战等没讲,参看教材P164-166的五个方面。

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