基于序列普通数码影像的建模方法研究-毕业论文

南阳师范学院20XX届毕业生毕业论文（设计） 题 目： 基于序列普通数码影像的建模方法研究 完 成 人： 班 级： 学 制： 专 业： 测绘工程 指导教师： 完成日期： 目录摘要(1)1 绪论(1)2 多基线普通数码影像的量测方法研究(3)2.1量测化的原因及标定内容(3)2.2构像畸变系数的解算(4)2.2.1畸变改正模型(4)2.2.2畸变检校的基本原理(5)2.3量测化质量评价(5)2.3.1畸变改正后的残差及其分布(5)2.3.2内方位元素的解算精度(6)3 多基线序列影像数据的获取(6)3.1拍摄方式的选择(6)3.2外业拍摄(7)4 影像方位元素的获取(8)4.1像机内参数的获取(8)4.2影像外方位元素的获取(9)4.3多基线序列影像的立体匹配(11)5 实验分析与效果显示(12)5.1 三维建模(12)5.2 实验分析(13)6 总结与展望(14)参考文献(15)Abstract(15)基于序列普通数码影像的建模方法研究 摘要:本文针对数字近景摄影测量“单基线”、单模型处理等缺点，提出了对多基线、短基线的数码影像建模的方法进行研究，采用立体量测方法，利用多基线立体匹配技术，以突破传统的非量测相机的直接线性变换的要求，提高精度和劳动效率，减少工作流程，便捷地进行数字近景摄影测量。关键词:多基线;序列影像；建模1 绪论数字摄影测量是基于数字影像与摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字图像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论和方法，提取所摄取对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学1。从数字摄影测量的发展来看，目前的数字摄影测量系统在对地面的几何信息提取和地形重建方面的理论已经比较成熟，在实际生产中也得到了广泛的应用。但是作为一个基于影像进行自动化量测和识别的系统来看，还很不完善。它对影像物理信息的自动识别和自动提取方面的研究还不够，对影像的几何信息的自动提取和自动量测也还存在许多需要解决的问题。目前的系统更多的应用于地面植被较少和层次比较分明的小比例尺影像成图。测图系统一般采用规则格网或者不规则三角网来表达地形，只是一种对地形2.5D的表达和重建。而近景目标一般需要完整的3D表达。对一些比较规则的物体需要使用参数几何模型来表达。非量测数字相机以其操作方便、价格低廉，已逐渐成为数字近景摄影测量的主要工具。随着数字图像处理技术及计算机软硬件的发展，序列影像因其具有重叠度高、同名特征的冗余观测值多等优点，应用也越来越广泛。因此，利用非量测相机拍摄的序列影像来完成三维建模具有很大的现实意义。近几年，由于水利、电力、交通、采矿、制造等工程对影像勘测及测控提出持续的技术需求，数字近景摄影测量技术成为人们关注的热点。然而由于近景摄影测量的复杂性使得以往的研究重点与应用都集中在航空摄影测量领域，现今的近景摄影测量数据处理方法往往直接沿用航空摄影测量算法，缺乏对于各类近景影像特点的针对性，故在以普通数码影像为主要影像源的现状下，数字近景摄影测量仍存在较多的问题。在此方面，国内外一些学者也进行了研究，如苏博、李浩等在地面序列影像的高陡边坡高精度三维建模方法中介绍一种基于普通数码相机的多基线地面摄影测量方法，重点研究了普通数码相机的量测化方法和高陡边坡序列数码影像的匹配方法。通过对普通数码相机的量测化，提高了高陡边坡地区数据采集的效率，降低了作业对影像控制和算法的要求；采用种子点与多重约束相结合的多基线匹配方式，解决了高陡边坡序列数码影像匹配中存在的遮挡多、左右片变形大、比例尺不一致等匹配难题。程效军、朱鲤等在基于数字摄影测量技术的三维建模中根据遥感像对之间的相互关系建立一个交会模型,得到地物点坐标,建立数字表面模型(DSM)，然后通过纹理映射描述细部做了详细的叙述。王辉、徐亚明的基于数字近景摄影测量的三维建模中详细的叙述了运用非量测数码相机拍摄的序列影像(以3幅图像为基础)精确实现物体三维建模的方法与技术。本文针对数字近景摄影测量“单基线”、单模型处理等缺点，提出了对多基线、短基线的数码影像建模的方法进行研究，采用立体量测方法，利用多基线立体匹配技术，以突破传统的非量测相机的直接线性变换的要求，提高精度和劳动效率，减少工作流程，便捷地进行数字近景摄影测量。本文主要的研究工作有：（1）多基线普通数码影像的量测应用。近年来，随着数字摄影测量学的发展，国内外的学者基于多基线普通数码序列影像，采用数字近景摄影测量或计算机视觉技术做了大量的实验以进行目标的三维形态量测。有的是在特殊的环境下利用更多的硬件设备(多台相机或旋转平台等)来完成，有的需利用足够多的现场控制点来参考定位定向解算。这在无法布置过多控制点的外业近景摄影测量作业过程中仍有较大局限性。因此基于多基线普通数码序列影像的近景摄影测量还存在许多急需解决的问题。（2）对近景对象的拍摄和影像方位元素的解算。分条带模型对飞机进行拍摄，以便生成便于连续处理的条带模型。利用已有的检校技术对非量测像机进行检校，获取内参数初值。对近景中的重建对象分两类处理：对于便于连续定向处理的场景，采用航空摄影中的“单航带”模型，进行航带法的空中三角测量获取初值；对于不便连续定向的场景，利用足够多的控制点进行方位元素的初值解算。两类都由光束法获取精确解。2 多基线普通数码影像的量测方法研究将普通数码影像应用于近景摄影作业中，由于其内方位未知和构像畸变差影响了摄影目标构像的共线条件，导致许多摄影测量迭代算法不收敛和计算结果不准确，若采用直接线性变换(DLT)方法，需要布设较多物方控制点，且对控制点的空间分布要求也较高，在复杂的施工环境中往往难以得到实际应用。因此，本文提出了对普通数码相机的量测化，标定其畸变参数和内方位元素。多基线算法是近景摄影测量的一种特殊算法，它可以充分发挥影像的多重覆盖优势，提高多光线立体定位的精度和可靠性2。本章考虑到对普通数码影像进行标定后，其仍存在一定的畸变残差，不能符合量测影像的严密的空间共线条件，对普通数码影像的处理不能直接套用经典的航空摄影测量公式的特点，并利用了多基线影像的重叠度高、相邻影像间几何特征的透视变形差异较小的特性，研究了适用于普通数码影像的多基线摄影测量算法。2.1量测化的原因及标定内容随着计算机技术的进步和数字图像处理、模式识别等学科的不断发展，特别是CCD数码摄影技术的发展极大的推动了数字摄影测量的发展。CCD技术的应用己成为测量领域和现代光电技术中最有发展前途的技术手段之一。但是，普通数码相机存在以下缺点:(l)普通数码相机存在较大的构像误差。普通数码相机的误差由光学误差、机械误差和电学误差组成。普通数码相机的三种误差中光学误差是被普遍认为是最主要误差。(2)普通数码相机的主距f和像主点在像片中心坐标系里的坐标（）都是未知的，根据影像无法直接量测以像主点为原点的坐标，无法进行内定向。(3)适用于量测影像的算法不一定适用于普通影像，即算法精度和适应性下降。针对以上情况，目前在普通数码相机的摄影测量应用中，大多使用直接线性变换方法和自检校光束法，因为这两种方法无需先对相机标定。这两种方法需布设较多的物方控制点，且对控制点的空间分布要求也较高，鉴于工程中复杂的施工环境，往往难以得到实际应用。而且如何取得有利于解算的良好的未知参数近似值，以及如何克服参数间相关性造成某些参数解算精度不高的问题，一直不易解决。因此，本文对普通数码相机进行可量测化改造，标定其畸变参数和内方位元素。目前采用的普通数码影像畸变模型有:考虑径、切向成像畸变的经典畸变模型;在经典畸变模型基础上考虑剪切畸变的畸变模型;LucaLuchcese模型等。对普通数码相机的标定方法主要有:基于二维直接线性变换的普通数码相机的标定;利用自检校光束法的非量测相机的标定;通过大量平面控制点建立数字畸变格网模型纠正数码相机畸变差的标定方法等。2.2构像畸变系数的解算2.2.1畸变改正模型在实际应用中，普遍认为物镜构像畸变差有两种:径向畸变差和切向畸变差。径向畸变在以像主点为中心的辅助线上，是对称性畸变，它使构像点沿径向方向偏离其准确位置；切向畸变是由于镜头光学中心和几何中心不一致引起的误差，是一种非对称性畸变，它使构像点沿径向方向和垂直于径向方向都偏离其正确位置。后者比前者小得多，仅为径向畸变差的l/5l/7。本文采用考虑径、切向畸变的畸变改正模型对原始影像进行畸变差改正，其数学模型如公式（2-1）。 （2-1）公式（2-1）中为像点坐标的构像畸变改正值; 为数码影像的量测坐标；为相机内方位元素; r为像点的径向半径，即为像片上像点到像主点的距离；为畸变系数。2.2.2畸变检校的基本原理畸变检校的关键是确定畸变系数。本文对数码相机的物镜构像畸变检校原理是，首先建立一个高精度的平面控制网，利用数码相机对其进行拍摄。对像片控制点进行量测得出量测坐标()；其次，依据透视变换，将控制点的物方坐标经透视变换反算出控制点的理想像片坐标(即假设为无误差的像片坐标)（）。则理想像片坐标与量测坐标的差值可视为畸变差，即有（2-2）。 （2-2）然后对控制点残差进行最小二乘平差，由式(2-1)、(2-2)求出畸变系数。最后依据式(2-1)对像点坐标进行畸变差改正，得公式（2-3）。 (2-3)2.3量测化质量评价本文主要从畸变系数解算的收敛性，构像畸变改正后残差的大小及分布，内方位元素的解算精度及摄影测量解算的检查点物方坐标精度等几个方面对普通数码相机的量测化精度进行评价。2.3.1畸变改正后的残差及其分布表1列出了经过畸变改正后的相机1和相机2的平面控制网控制点的残差（单位：像元），即控制点物方坐标经过透视变换解算的像片坐标与畸变改正后的控制点像片坐标之差。表1 相机平面控制网控制点残差（单位：像元）相机类型X方向残差Y方向残差最大值最小值残差均方差最大值最小值残差均方差相机11.80.0010.92.10.020.9相机20.80.40.51.20.40.7由表1可得：平面控制网各点最大残差在12个像元左右，残差均方差1个像元左右，并且残差分布在大小和方向上系统性己不显著，符合透镜构像畸变的残差分布规律，检校效果良好。2.3.2内方位元素的解算精度内方位元素测定精度，可由解算内方位元素的法方程系数矩阵求逆得到的权倒数矩阵，以及像点坐标观测值单位权中误差来估计。既有，式中为矩阵的主对角线某元素，为单位权观测值中误差。表2为两款数码相机内方位元素的测定精度元（单位：像元）。表2 数码相机内方位元素的测定精度元（单位：像元）相机Canon G5(25921944)0.73.79311.21.32.12.3Canon G2（22721740）0.79.83.95.32.21.41.6从表2中可看出，畸变差校正后的像点坐标中误差小于1个像元，内方位元素测定中误差约为2个像元。将经畸变改正和内方位元素测定的普通数码相机作为量测相机使用，采用摄影测量点位中误差来评价畸变改正的效果。显然，点位中误差越小，畸变改正的效果越好。本文所述的普通数码相机畸变差检校方法较好的校正了构像畸变。根据该方法，还可使普通数码相机量测化应用，并且在少量控制点的情况下，达到与普通光学相机DLT算法相当的精度。因此该方法具有较好的工程实用价值。3 多基线序列影像数据的获取3.1拍摄方式的选择对待测目标进行拍摄，是获取目标物二维影像的重要步骤。拍摄方式和质量会直接影响到后期的处理结果。拍摄方式取决于精度要求，同时也受到拍摄条件的制约。拍摄前需要确定的是：选用的像机，即像机参数的选择(焦距，像素大小，分辨率)；基线的布设；拍摄距离；对目标表面的处理：在纹理缺乏的地方，贴一些标记等。整个拍摄过程需要考虑的有：拍摄的距离、像机分辨率、物体大小、拍摄的影像数量。通常对于重建的物体大致尺寸是知道的，从处理的工作量上看希望处理的影像数量少，因此在精度与成本允许的情况下，尽可能采用像素数较大的像机。根据光轴和摄影基线的相对位置的关系，摄影方式可以分为正直摄影、交向摄影、等偏摄影和等倾摄影3。近景中主要采用正直摄影和交向摄影。在选定像机后，近景拍摄需要考虑主要是拍摄距离和基线长短的选择。拍摄距离主要是根据测量精度所要求的最低影像空间分辨率而定，而基线则要考虑交会精度和立体观测效果两个因素。（1）拍摄距离的选择；主要是需要考虑的测量分辨率，在航空摄影中，测图要求的比例尺决定了拍摄距离即航高，在近景中变相成为量测分辨率，比如要求达到厘米的量测精度，那么影像的空间分辨率一定要大于该值。考虑到测量的点的疏密，空间分辨率要高于量测精度的一个数量级。（2）基线长度的控制。基线长，交会出的点位精度则较高。但如果基线过长，则对于近基线的点，交会角就会过大，影响立体观测，在数字摄影测量中，则会影响匹配的准确度和数量。基线的选择必须顾及交会精度和立体效能这两个主要因素。在数字摄影测量中，由于立体测量不再是由人的“双目”观测，而是由计算机进行的“多目”观测。不仅仅是双像交会，而可以进行多影像交会计算。这个交会精度与立体观测的矛盾可以通过短基线、多视得到解决。短基线多视通过利用大重叠度的影像，使得两两影像间有较好的立体条件，适于匹配，同时通过多影像交会保证交会精度。在拍摄条件允许和目标成条带型分布的情况下，基于短基线、多视的多基线平行摄影是最适合自动化处理的拍摄方式。对于飞机这样的大目标，尽管比较复杂，可以通过将其分解成一个个“条带”，进行多基线平行摄影，进行分条带模型的定向、重建。3.2外业拍摄控制点可以把摄影测量网纳入到给定的物方空间坐标系，控制点的设计和布置会影响到后期的解算和量测精度。一般地，控制点要均匀地覆盖被测目标的全部，且关键部位也都要设置控制点，如机翼的顶角等。机身与机翼结合处的结构线、飞机的对称线等周边也要布设控制点。飞机的整体对称线和局部对称线的量测尤为重要，对于大型对称体，只要量测一半，根据对称轴进行对称操作可以减少工作量。控制点的疏密程度以拍摄的需要而确定，一幅影像至少要有三个以上的控制点。实际中需要检查点，要远远高于这个数字。4 影像方位元素的获取4.1像机内参数的获取像机的内参数通常指像机的焦距、主点、畸变参数3。对于量测像机，这些参数由厂家给出，对于非量测像机则使用前需要做标定。通常像机的标定方法分为传统的标定方法和自标定方法。传统的摄像机标定方法一般是基于特定的实验条件，如形状、尺寸已知的参照物，经过对其摄影、图像处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取像机模型的内部参数和外部参数。最典型的就是精密规范的三维控制场的标定方法。传统标定方法尽管精度较高，由于依赖外部控制，在需要实时和在线作业的环境下无法实现。而自标定方法利用立体图像序列中的约束关系来计算像机的模型参数3。在实际中选用那种标定方法一是要看需要满足的精度，二是要看是否易于实现。三维控制场的标定方法是比较严密的，但是不易于使用。对需要经常性的摄影，使用三维控制场成本较高。从实用性和便捷性考虑，需要能保证一定精度并容易制造的，具有可移动性的检校场或控制物体。本文利用两种较新的实用的标定技术获取像机的初始内参数，一种是利用平面格网板作为控制，适合室内高精度标定；一种是利用自然建筑作为控制，适合于城区有建筑物的地方。（1）基于 DLT 和光束法平差的摄像机高精度标定算法张永军利用共线方程和二维 DLT 参数之间的对应关系，推导了利用二维 DLT 参数分解摄像机外方位元素初值的实用算法和自检校光束法平差进行摄像机标定的数学模型。 （4-1-1）其中 Aai,i=1,8为变换参数，X,Y为平面格网(控制)点空间坐标(Z坐标为零),x, y为相应的像坐标，当影像点数大于4个时，变换参数可通过解超定方程AH =0求得。在求解未知参数时,可将超定方程计算出的未知参数作为初值，然后将(4-1-1)式线性化，利用最小二乘方法进行迭代以剔除由于影像误匹配产生的粗差点，消除其对未知参数的影响。（2）基于直线提取的多像灭点标定方法该方法以影像上的直线为观测值，建立直线与灭点相关的平差模型确定灭点。该方法不需要将直线投影到球面坐标系，也不需要对大量直线作统计特性分析，当存在大量多余直线观测时，这种方法可以快速、准确地计算出灭点的最优位置。同时采用多像灭点比传统的基于单像灭点标定的方法具有更稳定的精度，受拍摄角度和相机焦距的影响更小。该方法的特点是：将相机的内外方位元素直接纳入到标定模型中，通过灭点直接建立待标定参数与观测值(直线)之间的关系，从而内外参数联合参与平差，平差之后的外参数可用于后续三维目标建模工作；多像灭点标定将灭点作为待标定参数和非线性畸变模型参数纳入平差模型中，使多种类型未知参数统一求解；将几何约束用于标定模型，从而达到提高标定精度的目的。4.2影像外方位元素的获取影像外方位元素的解算是重建中最主要的问题。在航空摄影中，是通过空中三角测量实现影像方位元素和空间点解算的。由于近景中目标形状的复杂多样，难以象航空摄影形成规范的摄影、解算，往往需要根据目标形状和现场条件进行针对性的拍摄。本文主要采用两种获取方位元素：一是利用足够数量的控制点获取方位元素初值；主要针对小型物体，在影像中拍摄对象不占影像的绝大部分面积，且自身纹理较缺乏，拍摄的立体像对难以利用匹配获取稳健的对应点，需要利用足够多的控制点进行定向。二是利用“航带法空中三角测量”的获取方位元素初值；对于飞机表面有一定的连续性，能形成条带拍摄的条件，可以作为一个条带进行处理。两种方法在获取初值后，都要利用光束法平差进行精确求解。由于实际拍摄中采用人工手持拍摄，难免会出现满足不了立体条件或连续定向的条件，因此采用足够数量的控制点可以保证解算的进行。而拍摄良好，匹配顺利、只需要相对模型的情况下，“单航带自由网”能达到很高的自动化水平。两种方法都是必要的。利用足够数量的控制点获取单幅影像的方位元素首先利用直接线性变换获取初值。由共线方程引入影像内外方位元素参数可以推导出直接线性变换方程： （4-2-1）系数l1l11包含了相应影像的11个独立参数，其中包括6个外方位元素(Xs,Ys,Zs, ,),3个内方位元素(主点(x0 ,y0)以及影像的x向主距),y方向相对x方向的比例尺不一系数ds 以及x、y轴间的不正交性d。其中由式(4-2-1)可得 （4-2-2）公式(4-2-2)反映了像点坐标与物方空间坐标之间直接的线性的关系式。当n6利用最小二乘解出11个l系数。由直接线性变换获取方位元素初始值后，利用空间后方交会可以进行更精确的求解。空间后方交会是在已知方位元素的初始值情况下，单幅影像上有足够的控制点时，利用共线方程线性化得到的像点观测误差方程，利用最小二乘法获得较为精确的影像方位元素。由共线方程线性化得到以像点 x ,y 为观测值，相应的误差为,为已知的空间点坐标。为待求的参数， 为待求参数的改正数，误差方程式的一般形式为：（4-2-3）表示成简介平差的方程式（4-2-4）中的参数由相应的偏导计算确定，这是严格的误差公式，当未知参数有减少(通常是已知内参数)，或者已知某种拍摄方式下，比如正直摄影时，角元素都为小角，误差方程可以做相应的化简，应视具体情况选择适宜的公式。4.3多基线序列影像的立体匹配由于近景摄影拍摄距离较近，较大拍摄视点变化会引起目标构像变形较大，而且不同的视点会导致目标的背景不同，因此常规的单基线立体匹配的可靠性和精度较低。根据计算机视觉中多目视觉原理，采用短基线、多摄站的拍摄方式，并且利用多基线立体匹配技术可以很好地提高像点匹配的可靠性和精度。多基线立体匹配技术具有以下特点:一方面由于相邻像片之间的基线较短，影像变形相对较小，有利于自动化匹配的顺利进行；另一方面由于非相邻像片之间也具有较大重叠度，利用相邻像片的同名点进行匹配传递可以获取具有多度重叠的同名点。显然，通过这种匹配技术获取的每组同名点具有大量的多余观测，可以大大提高模型点坐标计算的可靠性和精度。多基线序列影像由于其重叠度高、相邻影像间几何特征的透视变形差异较小，非常有利于同名点在相邻影像间的匹配传递。本文采用空间定位反推像片坐标确定匹配点的概略坐标，结合相关系数匹配和最小二乘匹配确定同名点的准确坐标。具体的匹配方法如下:（1）被匹配点的确定在序列影像中任选一影像作为匹配基准影像，在其上画出匹配区域，在匹配区域内按照一定的采样间隔确定被匹配点，匹配时可按行或列进行逐点匹配。（2）核线模型参数的确定经过相对定向后可得到较精确的核线方程，计算被匹配点在其相邻的一张影像上的概略匹配点,()，沿x轴方向在()的前后确定核线最小和最大的X值和，再计算和处的和，由()，()确定约束匹配搜索的直线l（y=ax+b)。（3）模型点空间坐标的确定沿着核线的上下若干像元内进行二维匹配搜索，匹配出模型点的一对同名后，利用空间前交计算模型点在摄影测量空间辅助坐标系中的空间坐标。（4）序列影像匹配点初始位置的确定经过单模型的拼接，各模型的外方位元素都归化到摄影测量空间辅助坐标系中，即可利用共线方程和其余各影像的外方位元素计算同名匹配点在各影像上的初始位置。（5）同名点的匹配确定了各影像上匹配点的初始位置后，利用相关系数匹配和最小二乘匹配，及空间点位约束来匹配同名点和剔除错误匹配点。由于同名点不断通过相邻影像进行传递，直到无法匹配为止，这样对不同的模型点具有不同的重叠度。5 实验分析与效果显示5.1 三维建模基于序列数码影像的高陡边坡地区三维建模，主要作业过程包括外业和内业两部分6。外业工作有控制点获取与序列影像的拍摄；内业工作主要包括定向参数的解算、数据采集与三维模型生成等，具体流程如图5-1。数据预处理像对相对定向模型连接外方位元素的解算多基线立体匹配DSM生成正射影像生成图5-1 三维建模流程图5.2 实验分析以湖北江坪河水电站测区为例来说明技术的可行性与优越性，湖北江坪河水电工程大坝测区宽约200m，高度差达150m。因左右两岸山体陡峭，中间河宽水深，常规方法无法勘测。 采用Canon 40D40相机，像幅38882592像素，拍摄距离约为300m。采用上下两个条带，每个条带拍摄6张影像的拍摄方式。原始影像如图1所示。整个测区设置K2、K3、K4、K6 、K10等5个控制点，K1、K5、K7、K8 、K9共5个检查点。图1为序列影像中的3幅影像，图中覆盖部分为数据采集点；图2、图3、图4是基于地面摄影测量的湖北江坪河水电站测区的三维重建结果，整个过程均自动完成。图1高陡边坡地区匹配试验示例 图2测区原始影像图3 三维透视模型 图4 三维模型6 总结与展望针对目前应用普通数码相机开展近景摄影测量的一些缺点和局限性，本文研究了多基线普通数码影像的近景摄影测量技术。论文的主要研究工作在于:提出了一种基于优选构像畸变改正模型及选择像控点的透视变换未知参数序贯算法，用以解算普通数码相机的构像畸变参数和内方位元素，实现对普通数码相机的量测化。对该方法的特性进行了评价。根据以上的工作，论文得到如下结论:论文提出的普通数码相机量测化的方法可利用较少的控制点解算相机量测化参数，解算过程中能较好的避免像片方位元素与畸变参数之间相关性的影响，提高了量测化后的普通数码相机的量测的精度。尽管本文研究过程中取得了一些成果，但还有以下工作亟待加强和进一步开展:（1）特殊焦距数码相机的量测化特殊焦距数码相机一般包括:超短焦数码相机和超长焦数码相机。这两种相机相对于中焦距普通数码相机都具有其特殊性，如超短焦数码相机具有焦距短、作业视场广、边缘影像压缩大等特点;超长焦数码相机则具有焦距长、视角小、景深短、利于获取远距离目标影像、透视效果差等特点。非常角数码相机的构像畸变改正模型、特殊的焦距对相机内方位元素测定的影响、不同镜头的相机对控制场的构造要求，以及特殊焦距数码相机的量测化精度，都是今后可开展的研究方向。（2）近景像对相对定向的自动完成专业的数字摄影测量软件处理航片和遥感影像时能完成自动相对定向，而普通数码影像由于其构像畸变大、目标纹理不丰富及影像背景变化大等特点，导致其相对定向的自动完成很难实现。在以后的研究中，可通过外部附加投影纹理等方法实现相对定向的自动完成。参 考 文 献1 邓