第八章-全数字摄影测量基础

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，提取所摄对象用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。Softcopyphotogrammetry(U.S.A),fulldigitalphotogrammetry(China),利用计算机对数字化影像或数字影像进行处理，由计算机视觉（ComputerVision）（其核心是影像匹配与影像识别）来代替人眼的立体量测与识别，完成影像几何与物理信息的自动提取。此时，不再需要传统的光机仪器与传统的人工操作方式，而是自动化的方式，处理的是数字影像,第八章全数字摄影测量基础,8-1概述,全数字摄影测量的主要内容包括：方位参数的解算、沿核线重采样、影像匹配、解算空间坐标、内插数字表面模型（DSM）、自动绘制等值线、通过数字纠正产生正射影像及生成带等值线的正射影像图。,混合数字摄影测量：对要进行量测的局部影像进行数字化，由数字相关匹配获得点的空间坐标。,全数字摄影测量（软拷贝摄影测量：softcopyphotogrammetry）：处理的是完整的数字影像，若原始资料是像片，则要对影像进行完全数字化。利用传感器直接获取的数字影像可直接进入计算机，或记录在磁带上，通过磁带机输入计算机。,8-2数字影像及数字影像重采样,一、数字影像采样,数字图像是指能够被计算机存储、处理和使用的图像。影像数据的表示既有光学图像（模拟量）也有数字图像（数字量），二者可转换。数字量与模拟量的本质区别在于模拟量是连续变量而数字量是离散变量。,影像数字化,1、空间采样,像元（pixel）,数字影像是一个灰度矩阵：,图4-1,50um,50um,1、最临近点法(P82),直接取与P（x,y）点位置最近的像元N的灰度值为采样值。,2、双线性内插法,8-3基于灰度的数字影像相关,o,问题的提出：摄影测量中立体像对（双像）的量测是提取物体三维信息的基础。在数字摄影测量中是以影像匹配来代替传统的人工观测，来达到自动确定同名像点的目的。,一、影像相关的概念,利用影像匹配获得的同名点进行解析空三以获得各影像的外方位元素和加密点坐标,目标区：二维相关时一般在左影像上先确定一个待定点，这个点称为目标点。以此待定点为中心选取个像素的灰度阵列，作为目标区域（或称目标窗口）。搜索区：为了在右影像上搜索同名点，必须估计出该同名点可能存在的范围，为此，建立一个个像素的灰度阵列作为搜索区。,二、基于灰度的数字影像相关,目标区,搜索区,三、基于灰度的数字影像相关方法匹配测度（评价两块影像的相似程度）,1、相关系数,2、差平方和,目标区,搜索区,0.92,0.56,0.38,(450,450),(300,300),(340,260),(358,346),目标区,搜索区,4,4,4,(450,450),(300,300),(340,260),(358,346),补充：特征点提取,目标区,搜索区,点特征提取算法,点特征主要指明显点，提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子,*Moravec算子,Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子,（1）计算各像元的兴趣值IV,在以像素(c,r)为中心的ww的影像窗口中(如55的窗口),计算图1所示四个方向相邻像素灰度差的平方和:,（2）给定一经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点。,综上所述，Moravec算子是在四个主要方向上，选择具有最大最小灰度方差的点作为特征点。,（3）选取候选点中的极值点作为特征点。,IV=225,IV=16,IV=0,IV=26,IV=0,IV=50,*Harris算子,(kempiricalconstant,k=0.04-0.06),x,y,3、最小二乘影像相关,2450013,2450001,2464142,2464026,2450001,2465015,2449087,2449087,2465015,2450013,2464142,2464026,x,y,x,y,问题的提出：在前述的影像匹配方法中没有考虑到影像灰度的系统变形情况，LSM就是在影像匹配的数字模型中引入系统变形参数，按最小二乘原则解求变形参数。充分利用了影像窗口内的信息进行平差计算，使影像匹配可以达到1/10甚至1/100像素的高精度。（也称为高精度影像匹配或高精度影像相关）,最小二乘影像匹配,德国Ackermann教授提出了一种新的影像匹配方法最小二乘影像匹配（LeastSquaresImageMatching）,影像匹配可以达到1/10甚至1/100像素的高精度,优点如下,最小二乘影像匹配中可以非常灵活地引入各种已知参数和条件，从而可以进行整体平差。,同时解决“多点”影像匹配或“多片”影像匹配,引入“粗差检测”，从而大大地提高影像匹配的可靠性,最小二乘影像匹配原理,影像灰度的系统变形：产生影像灰度分布之间的差异。（1）辐射畸变：大气辐射的影响及影像数字化误差等。（2）几何畸变：影像的各种畸变及地形高差的影响等。,“灰度差的平方和最小”,仅仅认为影像灰度只存在偶然误差,最小二乘影像匹配的数学模型,按vvmin原则进行影像匹配的数字模型。若在此系统中引入系统变形的参数，按vvmin的原则，解求变形参数，就构成了最小二乘影像匹配系统。,灵活,可靠和高精度是优点,缺点是，如当初始值不太准时，系统的收敛性等问题有待解决。,影像灰度的系统变形：产生影像灰度分布之间的差异。辐射畸变：几何畸变：,x1,y1,x2,y2,y,x,y,x,xa1=80，ya1=2190；xa2=83，ya2=1020（单位：pixel）。,初次迭代初始值:h0=0,h1=1,a0=0,a1=1,a2=0，b0=0,b1=0,b2=1,x1,y1,y2,y,x,y,x,x2,y2,y,x,x2,x1,y1,y,x,第1次迭代结果:h0=0.6,h1=0.3,a0=0.4,a1=0.3,a2=0.1，b0=-0.2,b1=0.3,b2=0.2,y2,y,x,x2,x1,y1,y,x,最终迭代结果:h0=0.6,h1=0.3,a0=0.4,a1=0.3,a2=0.1，b0=-0.2,b1=0.3,b2=0.2,xa1=80，ya1=2190；xa2=83，ya2=1020（单位：pixel）。,h0=0.032,h1=1.08,a0=-0.21,a1=1.13,a2=-0.06，b0=-0.31,b1=-0.16,b2=0.94。,=0.945,最小二乘影像匹配的具体计算过程,几何变形改正。根据几何变形改正参数a0,a1,a2,b0,b1,b2将左方影像窗口的影像坐标变换至右方影像阵列：,重采样。由于换算所得之坐标x2，y2一般不可能是右方影像阵列中的整数行列号，因此重采样是必须的。,辐射畸变改正。利用由最小二乘影像匹配所求得辐射畸变改正参数h0,h1；对上述重采样的结果作辐射改正,若相关系数小于前一次迭代后所求得的相关系数，则可认为迭代结束.也可以根据几何变形参数是否小于某个预定的阈值。,计算最佳匹配的点位.可用梯度的平方为权，在左方影像窗口内对坐标作加权平均：,匹配精度取决于影像灰度的梯度,影像匹配的精度与相关系数有关，相关系数愈大则精度愈高。它与影像窗口的“信噪比”有关，信噪比愈大，则匹配的精度愈高。,影像匹配的精度还与影像的纹理结构有关，标窗口内灰度没有变化时，则无法进行影像匹配。,8-4核线相关与同名核线的确定,问题的提出：确定同名点是DP的一项重要任务。由核线的几何定义可知，同名像点必然位于同名核线上。因此，同名核线的确定是确定同名点的前提。,一、核线相关的概念,水平校正误差大,二、同名核线的确定,确定同名核线的方法很多，但基本上可以分为两类：一是基于数字影像的几何纠正；二是基于共面条件。1、基于数字影像几何纠正的核线解析关系,核线在航空摄影像片上的扫描行与核线不重合（是互相不平行的），它们交于一个点-核点，但是如果将像片上的核线投影到一对相对水平的像片对上（平行于摄影基线的像片对）则核线相互平行。此方法的实质是将倾斜像片上的核线投影到“水平像片”对上，求得“水平像片”对上的同名核线。,核线重排列,v,u,2、基于共面条件的同名核线几何关系,8-5数字摄影测量系统,一、DPW的组成,1、硬件组成：计算机及其外部设备,外部设备：立体观测及操作控制设备。输入输出设备,一、数字摄影测量系统的概念,二、主要功能及硬件设备,1、硬件组成：计算机及其外部设备,外部设备：立体观测及操作控制设备。输入输出设备,2、软件组成：数字影像处理、模式识别、解析摄影测量、辅助功能软件,1、影像数字化利用高精度的影像数字化仪（扫描仪）将像片转化为数字影像,2、影像处理使影像的亮度与反差合适、色彩适度、方位正确。,3、影像量测单像量测：特征提取与定位双像量测：影像匹配及交互立体量测多像量测：多影像间的匹配,4、影像定向内定向：在框标的自动与半自动识别与定位的基础上利用框标的检校坐标与定位坐标，计算扫描坐标系与像片坐标系间的变换参数。相对定向：提取影像中的特征点，利用二维相关提取同名点，计算相对定向参数。传统的摄影测量一般只在标准点位量测6对同名点，数字摄影测量则采用影像匹配的方法（通常匹配数百对同名点）绝对定向：通过影像匹配确定控制点所对应的同名点（目前主要是人工操作）,少量的已知大地点,大量的代求坐标点,目的：根据少量的已知点解求大量的未知点坐标,5、自动空中三角测量,6、核线影像生成按照核线关系，将影像的灰度沿核线方向予以重新排列（核线重排列）构成