第八章数字摄影测量基础

对准同名点,量测同名像点,第八章全数字摄影测量基础,第八章全数字摄影测量基础,81概述,模拟、解析：在人眼的立体观察下，对准同名像点进行量测，目视判别属性,数字摄影测量：利用数字灰度信号（数字影像），采用数字相关技术量测同名像点，在此基础上通过解析计算，进行相对定向和绝对定向，建立数字立体模型，从而建立数字地面模型、绘制等高线、制作正射影像图以及为地理信息系统提供基础信息等。是摄影测量自动化的必然产物,数字摄影测量：自动识别同名像点，自动量测，自动提取与识别属性,发展历程：1950年由美国工程兵研究发展实验室与Gauschandomb光学仪器公司合作研制了第一台自动测图仪，利用电子相关技术实现自动量测60年代初开始利用数字相关技术，80年代数字相关占统治地位88年，数字摄影测量系统处概念阶段92年，数字摄影测量系统步入生产阶段目前，已成为主流的摄影测量作业方法（半自动化）,特点：自动量测处理的数据量大，依赖于计算机的发展速度快精度：子像素级相当于2m（立体坐标量测仪120m）影像解译：自动提取与识别(物理属性）自动化程度：自动化（内定向、相对定向、DEM、DOM)地物：全部人工交互；道路、房屋：半自动,数字影像或数字化影像,82数字影像与影像重采样,82数字影像与影像重采样,灰度：光学密度，影像的灰度值反映了像片的透光能力,投射在底片上的光通量,透过底片的光通量,人眼对明暗程度的感觉是按阻光率的对数关系变化的,灰度：,一、影像灰度,透过率：,不透过率（阻光率）：,二、数字影像及获取方法,数字影像是一个灰度矩阵g：,每个元素称为一个像元素(对应着实体的一个微小区域),每个像元素是一个灰度值（只记录采样点上的灰度）,像元素的点位坐标（扫描坐标）,量化：将各点的灰度值转换为整数，将透明底片有可能出现的最大灰度变化范围进行等分，分为若干灰度等级，一般都取为，时得到256个灰度级，其级数是介于0到255之间的一个整数，0为黑，255为白，每个像元素的灰度值占8bit，即一个字节,灰度值如果用实数表示，一幅数字影像的存储空间将非常大，为解决这一问题，实际应用时需要进行量化处理,采样：每隔一个间隔获取一个点的灰度值。被量测的点称样点，通常是矩形或正方形的的微小影块，即像素称为采样间隔（确定原则：根据精度要求和影像分辨率，另外还要考虑数据量）(对实际连续函数模型离散化的量测过程),数字影像的获取：可以直接从空间飞行器的扫描式传感器产生，也可以利用影像数字化器对光学像片经过采样和量化获取,三、影像数字化器电子光学扫描器：有很高的分解力和大的扫描面积平台式扫描仪：精度与分解力较高（可达1m）但扫描速度较慢滚筒式扫描仪：扫描行（x方向）由滚筒的旋转产生，速度快但精度与分解力低一些固体阵列式数字化器：电荷耦合装置CCD线阵式：主要用于空间飞行器上，直接获取地面的数字影像面阵式：数码相机优点：体积小、重量轻、功耗低、造价低缺点：有限的分辨率，小成像面积,四、数字影像的定向1.数字影像的内定向在摄影测量中常用像平面坐标系来建立像点与地面点的坐标关系，但像片扫描数字化后，像片的扫描坐标系与像平面坐标系不再相同，此时需要进行两个坐标系的换算。如图中，o-cr为影像扫描坐标系，e-xy为框标坐标系，o-xy为像平面坐标系，Sxyz为像空间坐标系。,数字影像内定向的过程可以表示为如图所示的一个过程：,一般认为同一像点的像平面坐标x,y与其扫描坐标之间存在仿射变换，即：式中，称为内定向参数，其数值由像片上四个框标的扫描坐标及其相应的像平面坐标（视为理论值）组成误差方程式，用平差方法求得。,先把影像图像二值化，然后自动识别框标，为了确定框标中心位置一个简单而有效的方法是计算二值图的重心坐标：,2.数字影像的相对定向用两个相互重叠的立体像对构成立体模型是进行三维信息提取和数字摄影测量的基础，而立体模型的建立则必须进行相对定向，相对定向的目的就是恢复两个影像在空中成像时的相对方位，使同名光线对对相交。在竖直航空摄影或已知倾角近似值的倾斜投影中，相对定向一般采用迭代解，但是当不知道这些值时，需要进行相对定向的直接求解。,自动相对定向的关键是自动识别定向所需要的同名点对，在解析摄影测量中，一般用6个以上的同名点对来计算相对定向元素，在数字摄影测量中，则具有很大的灵活性，可以利用影像相关来识别足够多的同名点使得相对定向达到高精度。相对定向可以有下列方式实现。（1）标准点相对定向（2）兴趣点相对定向,3.数字影像的绝对定向自动相对定向目前已经能够实现，但是数字影像的绝对定向仍需要借助人工完成，现阶段主要由人工在左（右）影像定位控制点，由最小二乘影像匹配确定同名点，然后计算绝对定向参数,影像重采样理论,非采样点的灰度？,五、数字影像重采样,问题的提出：数字影像只记录采样点的灰度级值，当所求像点不落在原始像片上像元素的中心（非采样点），要获取非采样点的灰度值，就要在原采样的基础上再一次采样，即重采样（resampling）（内插）方法：最邻近像元法、双线性插值法、双三次卷积法,N为最近点，其像素坐标值为:,缺点：最大误差可达0.5像元,几何精度较差,非采样点P的灰度,优点：最简单，计算速度快且不破坏原始影像的灰度信息,最邻近像元法：直接取与非采样点位置最近像元的灰度值,x,y,x,y,P,11,12,21,22,双线性插值法,设非采样点P邻近的4个原始像元的灰度为,P点的灰度重采样值为：,特点：计算较费时，精度较好,双三次卷积法（三次样条函数）特点：算法最严密，最费时,互相关函数,相似程度,同名点,目标区,搜索区,8-3基于灰度的影像相关,识别同名像点？,影像匹配-同名点寻找,相似性测度,8-3基于灰度的影像相关（AreaBasedImageMatching）,立体测图的关键就是已知同名像点在左、右像片上的位置。全数字化摄影测量的核心问题：如何在两幅（或多幅）影像之间自动识别同名像点（影像相关）,匹配点确定的基础：匹配测度。基于不同的理论可以定义各种不同的匹配测度，因而形成了各种影像匹配方法,数字影像相关：利用计算机对数字影像进行数值计算的方式完成影像的相关（匹配）,一、相关系数法:目标区：以左片目标点为中心选取个像素的灰度阵列搜索区：估计出右片上同名点可能出现的范围，建立一个个像素的灰度阵列,n,n,m,目标区,搜索区,l,计算相关系数值：,依次在搜索区内取出个像素的灰度阵列，计算其与目标区的相似性测度相关系数，可求出(l-n+1)*(m-n+1)个相关系数,结果：目标区相对于搜索区不断移动一个整像素，当相关系数最大时，对应窗口的中心点即是目标点的同名像点,特点：搜索的结果均以整像素为单位相关系数是标准化协方差函数，目标影像的灰度与搜索影像的灰度之间存在线性畸变时，仍能较好地评价它们之间的相似性程度目标区和搜索区都是一个二维的影像窗口，二维相关,二、协方差法,n,n,m,目标区,搜索区,可求出(l-n+1)*(m-n+1)个协方差值，当协方差值为最大时，对应的相关窗口的中点就是待定点的同名像点。,l,差平方和测度,n,n,m,目标区,搜索区,可求出(l-n+1)*(m-n+1)个S2值，当S2为最小时，对应的相关窗口的中点就是待定点的同名像点,灰度差的平方和最小,l,差绝对值和测度,n,n,m,目标区,搜索区,可求出(l-n+1)*(m-n+1)个S值，当S为最小时，对应的相关窗口的中点就是待定点的同名像点,灰度差的绝对值最小,l,三、高精度最小二乘影像匹配,问题的引出：匹配怎样达到子像素精度？,在相关运算中引入变形参数，补偿两相关窗口之间的辐射畸变几何畸变引入的变换参数作为待定值，一同纳入到最小二乘解算中，使匹配可达到1/10甚至1/100像素的高精度（子像素精度）,由德国Stuttgart大学Ackermann教授与Pertl提出,影像灰度的系统变形辐射畸变（产生的原因）照明及被摄物体辐射面的方向摄影处理条件的差异影像数字化过程中产生的误差等几何畸变：产生了影像灰度分布之间的差异（相对移位、图形变化）摄影方位不同所产生的影像畸变由于地形坡度所产生的影像畸变等,1、仅考虑影像相对位移的一维最小二乘匹配,x,解得x后，对g2进行重采样，反复迭代解求，必须已知初匹配的结果,左、右像片灰度函数分别为,g2(x)相对于g1(x)仅有相对位移仅考虑偶然误差（随机躁声）分别为,线性化,取一个小窗口，窗口内每个元素列一个误差方程,2、仅考虑辐射畸变的最小二乘影像匹配辐射畸变或者说灰度值的偏差可以在匹配之前先进行预处理，设分别为左影像的灰度值、均值和标准差，分别为右影像的灰度值、均值和标准差，通过下面所谓的中心化方法可得到改正后的左、右影像。该式可在很大程度上消除两影像之间的灰度偏差。,为了使得两影像在灰度上分布一致，可以把辐射畸变描述成一个线性变换：若再考虑先前的偶然误差，则有按照的原理可以组成法方程式：,在进行了中心化预处理的前提下，可求得解为：,3、兼顾几何变形和辐射畸变的最小二乘影像匹配几何变形主要是指仿射变形，包括相对移位和比例与旋转的变化，可以表达为：式中，x和y取窗口影像中心为原点,则兼顾几何变形和辐射畸变，左右影像匹配时应满足：,则可得误差方程一般对该式进行线性化分别求得两个辐射畸变参数和六个几何变形参数的改正数也即,采用与前述相似的方法，可以求得这八个参数。,最小二乘影像匹配特点：引入了窗口间的几何变形和辐射变形改正，并消除噪声，达到最优估计必须已知初匹配的结果计算中直接求出匹配的子像素位置而不需内插精度：0.10.01个像素（子像素级精度）,8-4同名核线的确定与核线相关,二维相关：计算量比较大的目标区的搜索区要计算个相关系数,A,S1,S2,l1,a1,a2,l2,同名核线,核线的性质：同名像点必位于同名核线上，沿同名核线进行相关计算（一维相关）,通过摄影基线与地面所作的平面称为核面核面与影像面交线称为核线同名像点必定在同名核线上。,8-4同名核线的确定与核线相关,沿同名核线进行相关计算，可以加快搜索速度也会增加匹配的可靠性,核线几何关系解析基于共面条件基于数字影像的几何纠正的核线解析关系,一、怎样确定同名核线？利用核线固有的几何关系，分别确定左片、右片的核线（直线）方程（找到核线上的一些点）,1、基于共面条件法：,如何确定出过点的核线和右片搜索区内同名核线确定需再找到上的另一个点确定需再找到其上的两个点和,因为同一核线上的点必位于同一核面内，根据共面条件式就可以找到同名核线上的点,采用单独像对基线系统,九个方向余弦：左片相对定向元素的函数,整理后得：,任意给定一个，求得相应的,同理可得到,沿核线进行重采样：数字影像是按扫描行列排列的灰度序列，重采样获取核线的灰度序列（形成核线影像）,2、基于数字影像几何纠正的方法：,在倾斜的航空像片上：核线互相不平行交于核点将核线投影（纠正）到平行于摄影基线的像片对上，则核线相互平行,为倾斜像片上P的核线，像点在倾斜像片上坐标为核线在“水平”像片t上的投影,在“水平”像片上坐标,根据水平像片与倾斜像片间关系,在“水平”像片上，当常数时为核线方程，将代入得,左“水平”像片上取一些等间隔的点,求得左方倾斜像片核线上一系列点坐标,右倾斜像片的核线？在“水平”像片对上，同名核线的y坐标相等，仍以,代入,求得右方倾斜像片核线上一系列点坐标,核线的性质：同名像点必然位于同名核线上沿核线（一维）进行相关计算,效果：沿同名核线进行相关计算会加快搜索速度和增加影像匹配的可靠性,过程：左核线上建立目标区，目标的长度为n个像素在右片上沿同名核线建立搜索区，其长度为m个像素计算相关系数:共计算个相关系数,注意事项：相似性测度一般是统计量，应有较多的样本进行估计（窗口中的像素数不应太少），目标区长，灰度信号重心与几何重心不重合，产生相关误差，目标区、搜索区都取二维窗口，搜索过程只在核线上进行,二核线相关,当待匹配的点位于低反差区内，其匹配的成功率不高。,目的只需要配准某些点线或面,在城市中，被处理的对象主要是人工建筑物，灰度匹配难以适应,特征匹配使用的几种场合,基于特征的影像匹配,匹配基础:影像特征及纹理基本思想:用某种特征提取算子提取影像的特征（点、线、面）对提取的特征进行参数描述以特征的参数值为依据进行同名特征的搜索，继而获得同名像点特点：它不要很精确的初始值，可以在较大范围内寻找特征用一些快速的算法加以实现，且出错和失去的可能性较小精度有限，其结果作近似值，利用最小二乘匹配达到高精度,8-5数字摄影测量系统,数字摄影测量系统是对影像进行自动化量测与识别的系统,现状：作业方式是人工与计算机自动化交互,1.影像处理2.定向参数的计算（1）内定向：自动的或半自动（2）相对定向：利用二维相关寻找同名点，自动完成（3）绝对定向：量测控制点的影像坐标，人工进行3.形成按核线排列的立体影像（核线影像）（相对定向完成后）4.影像匹配：沿核线进行影像匹配5.空中三角测量：一般采用光束法，剔除影像相关的粗差点6.建立数字地面模型DTM7.制作正射影像DOM8.数字制图，如地物、地貌元素的量测等,主要模块,数字摄影测量系统,在60年代，第一台解析测图仪AP-1问世不久，美国也已研制了全数字化测图系统DAMC。,1988年京都国际摄影测量与遥感协会第16届大会上才展出了商用数字摄影测量工作站DSP-1。,1992年8月在美国华盛顿第17届国际摄影测量与遥感大会上，已有多套较为成熟的产品展示，数字摄影测量工作站正在由试验阶段步入摄影测量的