摄影测量知识点集合

1、名师精编 优秀资料1 .数字摄影测量：基于摄影测量基本原理，利用计算机对满足视觉立体条件的数字影像进行处理，获取被摄对象在目标空间的几何或物理信息的摄影测量学的分支学科。2 .数字影像：物体对太阳光电磁波的反射，以数字形式记录形成的影像。3 .数字摄影测量基本研究内容：数字影像预处理、数字影像自动定向以及数字摄影测量产品生成等阶段所涉及的理论与技术。4 .数字影像有哪些特点？这些特点反应了数字影像的哪些性质？(1) 数字影像的均值与方差，均值反应了一副影像的整体亮度。方差度量了影像的对比度。(2) 数字影像的信息嫡，信息嫡度量了随机变量集合的随机性程度。(3) 数字影像的矩，矩在一定条件下，关

2、于平移、旋转及尺度是不变的。5 .什么是数字影像金字塔？怎么生成？在数字摄影测量中有哪些应用？(1) 影像金字塔是数字影像分析中一种有效的数据组织和处理结构，它是一副数字影像在按一定规则递减的不同分辨率下的多个影像版本的集合。(2) 金字塔的最底层是原始数字影像。金字塔的每一上层都可由相邻的下一层经过滤波及亚采样生成。(3) 影像处理和分析的多分辨率技术。6 .什么是数字影像重采样？他有那几个主要步骤？(1)在已有离散样本值的基础上重建连续信号，然后再利用不同的小单元对重建的连续信号进行新的细分。最后经量化得到得到重采样的新的样本值。这种连续信号重建再加上新的采样，在离散信号处理中即相当于原有

3、采样格点的坐标变换。这种采样格点的坐标变换与内插就称为数字影像的重采样。(2)步骤：影像重建(将作为输入的离散数字影像样本重建为连续的灰度表面)，几何变换或变形，滤波，采样7 .同名核线：同一核面与左右影像相交形成的两条核线。8 .核面：物方点与摄影基线所确定的平面。9 .Forstner算子基本原理：将那些在影响匹配中所估计的视差精度高且精度分布均匀的点认为是兴趣点。10 .Forstner算子计算步骤：(1) 计算窗口内各像素的Robert梯度(2) 计算一定大小窗口中影像灰度的协方差矩阵(3) 计算兴趣值q和w(4) 确定待选点(5) 选取极值点11 .Forstner角点定位算子的原理

4、：该算子以原点到窗口内边缘直线的距离为观测值，以梯度模平方为权，通过最小二乘原理估计交点的坐标。12 .Areabasedmatching:基于灰度影像匹配，以影像上局部范围内的灰度值及其分布作为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测度寻找共轲实体的影像匹配算法。13 .常用的相似性测度：相关函数测度；协方差函数测度；相关系数测度；差平方和测度；差绝对和测度14 .相关系数测度性质：性质一：相关系数是灰度线性变换的不变量。性质二：相关系数极大等价于左右窗口灰度之间线性拟合的残差极小。15 .VLL法影像匹配：铅垂线轨迹法影像匹配，基于物方的影像匹配16 .VLL法影像匹配步骤：(1)给定地面

5、点的平面坐标(X"与近似最低高程Zmin,高程搜索步长Z可由所要求的精度确定。(2)由地面点的平面坐标(X,Y与可能的高程Zi=Zmin+iAZ,i=0,1,2,按共线方程计算左右影像上的像点坐标(xi1,yi1)与(xi2,yi2)(3)分别以(xi1,yi1)与(xi2,yi2)为中心在左右影像上开取影像窗口，计算两窗口影像的相似性测度。如相关系数要pi(4)将i的值增加1,重复(2)、(3)两步，得到p0,p1,，pn并取其最大者(5)还可以利用pk及其相邻的几个相关系数拟合一个抛物线，以其极值对应的高程作为A点的高程，从而进一步提高精度；或者以更小的高程步长Z,在一小范围内重

6、复以上过程。17 .特征匹配：将从影像中提取的特征作为共轲实体，而将所提取的特征属性或描述参数作为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测度以实现共轲实体配准的影像匹配方法。18 .特征匹配步骤：(1) 特征提取(2) 候选特征的确定(3) 变换参数的估计或最终的特征对应19 .正射影像：改正投影误差和倾斜误差后，将每一个像素都纠正成正摄投影后所形成的影像。20 .最小二乘影像匹配基本思想：以局部范围内影像的灰度值及其分布作为匹配实体，以搜索窗口的中心位置和形状作为待定参数，通过极小化模板窗口与搜索窗口内的影像灰度值差的平方和估计待定参数值，从而确定共轲实体。精度高：该方法充分利用了影像窗口内

7、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。即影像匹配精度可以达到子像素等级。主要优点：模型化几何变换，对几何变形有较好的适应性；精度高，能够达到子像素精度；误差传播，能够得到待定变换参数的精度估计。主要缺点：该算法要求相对精确的近似值。依据欲匹配的影像内容及平滑程度，对共轲位置的近似值要求在1-2个像素以内，对左右影像窗口内影像片的旋转角度要求小于20°,尺度差异小于30%21 .Hough变换提取线特征的基本步骤，解释为什么要将参数平面离散化？绘制框图。对于影像空间直线上任意点(x,y),hough变换将其映射为参数空间(p,o)的一条正弦曲线。由于

8、影像空间中一条直线由一对参数(p0,o0)唯一确定，因而该直线上的各点变换到参数空间的每条正弦曲线都必然经过点(p0,o0),在参数平面中这个点的坐标就代表了影像空间中这条直线的参数。这样，检测影像中的直线问题就转化为检测参数空间曲线交点问题。(1) 对数字影像进行预处理，提取线特征点兵计算各点的梯度方向角(2) 将参数平面细分成若干小单元，设置二维累计矩阵(3) 边缘细化，即计算所提取边缘点的梯度模，如果该梯度模在梯度方向上达到局部极大，则认为是边缘点，否则剔除。(4) 对每一边缘点，以梯度角为中心，设置小区间(5) 对累计矩阵进行阈值检测，将大于阈值的点作为备选点(6) 取累计矩阵中元素最

9、大值对应的参数单元作为所检测直线对应参数的取值范围，可以将单元的中心或其他估计值确定为直线的参数值。22 .核线影像：就是基于核线几何关系，利用倾斜影像生成沿核线方向排列的数字影像。核线影像生成一般有两种方法，分别是间接法和直接法。23 .分析倾斜影像上的核线与核线纠正影像上的水平核线之间的映射关系24 .间接法核线影像生成的步骤，绘制框图。(1) 确定范围(2) 为核线影像范围(3) 计算出该像素在倾斜像片上的对应位置(4) 灰度内插25 .数字微分纠正：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，且使用的数字处理方式。26 .数字微分纠正中正解法与反解法的原理与特点？正解法：由原始像点坐标(XV)出发求纠正后的像点坐标(X,Y反解法：由纠正后的像点坐标(XY出发求原始像点坐标(x,y)27 .数字微分纠正按纠正的最小白单元来区分，可分为3类：(1) 点元素纠正(2) 线元素纠正(3) 面元素纠正28 .简述模拟、解析摄影测量阶段的cad与数字摄影测量时代后，数字测图的区别？29 .什么叫数字高程模型？数字高程模型