数字摄影测量学复习.docx
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数字摄影测量学复习
数字摄影测量学
绪论
两个基本关系：
几何关系、对应性关系
划分摄影测量发展阶段的根本依据是他们处理两种关系的方式
数据获取技术发展
航空数码成像；卫星成像；POS;LiDAR;SAR低;空摄影测量；移动测量系统理论发展灭点理论；广义点理论；多基线立体；影像匹配理论发展；目标自动识别
应用发展
灭点应用实践；广义点摄影测量的应用；数码城市建模；数据处理新算法
数字影像获取与处理（4-9节）
2.4、数字航摄仪
线阵：
ADS40、ADS80、TLS、JAS
面阵：
DMC、UCD、A3、SWDC
2.5、POS
POS=GPS+IMU
用于在无地面控制或少量地面控制情况下航空遥感对地定位和影像获取
差分GPS获取高精度位置测量数据
INS输出高采样率的位置数据，高精度的姿态数据
2.6、LiDAR
快速获取精确的高分辨率DSM以及地面物体的三维坐标
2.7、航天数字影像获取系统及特点
特点：
高分辨率，线阵式CCD、采用有理函数模型、立体成像、定位精度高提供高分辨率的全色、多光谱、高动态范围和高信噪比的影像、多景影像
主要问题：
云量和雪量问题；获得与传统航片一样的制图精度比较困难
2.8、SAR一般是侧视成像，是一种高分辨率相干成像系统；斜距投影主要存在斑点噪声、斜距影像的近距离压缩、透视收缩、叠掩、阴影及地形起伏引起的像点位移等几方面的问题
2.9、倾斜摄影测量特点：
反映地物周边真实情况、可实现单张影像量测、建筑物侧面纹理可采集、数据量小易于网络发布
三、摄影测量解析方法（1-6节）背景：
近景摄影测量中，常常采用大角度大重叠度的摄影方式，外方位元素中存在大的旋转角，相邻摄站点之间存在较大的位置差异，初值很难获取。
经典欧拉角方法不再适用。
需要不依赖位置与姿态初始值的解析方法。
3.1、空间后方交会
在后方交会中，有效可靠地描述两坐标系之间的旋转关系是解决问题的关键。
描述旋转的常用形式：
欧拉角、正交旋转矩阵、四元数
欧拉角：
能明确表示旋转矩阵R的几何意义，但需要较好的位置和姿态初值。
方向余弦法
方案：
将9个方向余弦值作为待求参数，参与平差解算。
R中只有3个独立元素，其余6个参数可以根据6个正交条件推得。
因此可根据6个正交条件建立6个条件方程，按附有条件的间接平差直接解算未知参数。
优点：
不要求初值，避免了三角函数的计算和欧拉角方法中因旋转角定义不同而导致的公式不同所带来的不便，收敛速度快。
四元数
几何意义：
代表了一个转动，可同时确定刚体的位置和姿态。
方案:
旋转矩阵用四元数表示，只有一个约束条件，同样据此可建立附有限制条件的间接平常模型解求未知参数
优点：
和方向余弦法一致缺点：
较差的初值，收敛情况不如方向余弦法；都能正确收敛时，收敛次数相当，而方向余弦法计算结果更接近于经典欧拉角方法。
Givens变换：
用正交变换解最小二乘问题，数值稳定性和解的精度往往优于组成法方程组的方法。
当法方程组病态时尤其如此。
3.2、相对定向原理：
共面方程完成标志：
上下视差为0。
连续法相对定向元素：
以左像空间坐标系为基础，右像片相对于左像片的相对方位元素称为~。
单独法相对定向元素：
在以左摄影中心为原点、左主核面为XZ平面、摄影基线为X轴的右手空间直角坐标系中，左右像片的相对方位元素称为~。
大角度相对定向：
经典方法μ、v的假设不合理；迭代难以收敛。
基于方向余弦和四元数的连续相对定向均需考虑基线长度的约束条件。
相对定向迭代解法：
一般是在影像的内方位和姿态的近似值为已知时被应用。
相对定向直接解法：
当内方位、姿态均为未知时采用。
原理：
展开共面方程，将所有未知元素合并用系数L表示。
利用8对以上同名点，解算其中8个未知数。
再由这8个系数求得连续像对的相对定向元素。
注：
反求过程首先假定Bx;检验|φ|<π/2，|ω|<π/2以舍去不符合的解。
3.3、核线几何关系解析与核线排列确定同名核线的两种方法：
基于数字影像的几何纠正；基于共面条件
极线几何：
描述两张像片之间的内部投影几何关系（由基本矩阵来表达），与场景结构无关，由摄像机内方位元素和像对的相对姿态唯一确定。
极线几何实质：
以摄影基线为轴的平面束与像平面的交线构成的几何关系基本矩阵应用：
立体匹配时寻找同名点；粗差点剔除。
表明匹配点应遵循的核线约束方程，反过来，也可以通过两幅图像之间的匹配点恢复出基础矩阵F。
利用相对定向直接解法进行核线排列核线的重排列：
直接在倾斜像片上获取核线影像；在水平像片获取核线影像
3.4数码相机检校相机检校：
影像进行高精度量测前，相机进行畸变差的测定和补偿，同时测定出相机主距和像主点坐标等参数的过程。
光学畸变差：
相机物镜系统设计、制作和装配所引起的像点偏离其理想位置的点位误差。
分为径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变
检校方法：
光束法平差、张正友平面网格法、二维DLT
3.5、直线摄影测量以线状特征为观测值，列立共面条件方程。
在统一坐标系下（像方、物方）建立条件平差模型。
不要求点与点之间严格对应，只要求点集对应。
适用于框幅式中心投影。
每条控制直线列两个独立条件方程，求解外方位元素至少需三条非退化直线。
为了保持观测值精度，应选择直线上相距较远的两点或两个端点
最基本成像条件是:
在统一的坐标系下，地面上的直线地物与影像上对应的直线特征共面，而且该平面通过成像瞬间的投影中心S。
优点：
在物方空间，线特征提取相对较容易，并且大量的矢量地图和移动测图系统也提供了越来越多线状特征;
增加线特征将增加平差计算的观测值冗余度和几何约束条件，直线摄影测量可以取得和常规摄影测量同样高的精度和可靠性，甚至会更好，且为观测值
的自动量测提供了方向;同名直线上的点不要求一一对应，不要求同名线段，只要求同名直线；直线特征与物方特征的关系十分密切；在处理带有遮掩和不确定信息的情况下，直线特征具有点特征所没有的优点
3.6、广义点摄影测量基本思想：
从对物理意义上的点列共线条件方程，变成对数学意义上的点列共线条件方程，区别在于特征线上的点（数学意义）根据方向只列一个关于x或y的条件方程。
可将各种特征的条件方程变为统一的形式：
共线方程，进而统一的平差。
优点：
各种特征统一平差，适用于各种遥感影像（包括线阵CCD）。
基于直线：
将像方直线上的点到物方直线投影到像方的直线的距离作为残差。
像点坐标由物方直线上一点投影到像方的坐标和像方直线共同确定（实际上根据直线方向选择残差形式x或y）基于曲线：
未知物方曲线函数参数，可与外方位元素同时求解；已知情况，可将曲线方程代入共线方程求解基于复杂曲线：
折线代替曲线；首先用本次迭代的外方位元素的初值计算对应的影像坐标，然后在像方标号对应线段及其前后几个线段中遍历，找出距离该投影点最近的一个线段，以此作为对应像方线段，按照前面叙述的直线的误差方程式列出该地面点的误差方程式。
一个点列一个误差方程，一条直线列两个，一个圆列n个
四、影像特征量测定义：
利用一定的算法对影像上的点、线等特征进行识别、提取并精确量测其坐标的过程。
4.1、影像特征与信息量影像特征：
由于景物的物理与几何特性使影像中局部区域的灰度产生明显变化而形成。
影像的熵：
影像信息量的度量
四种熵：
Shannon-Wiener熵、条件熵、平方熵与立方熵
Shannon-Wiener熵：
对于均匀分布的灰度其熵最大;熵可用于影像编码；局部熵反映影像的特征是否存在，具有辐射失真不变性，对噪声不敏感。
可以用局部熵来检测特征，或用各种梯度或差分算子提取特征
4.2、点特征提取点特征：
主要指影像上的明显点，如圆点、角点等
Moravec算子：
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。
过程：
计算兴趣值-＞选择候选点-＞抑制局部非最大缺点：
差分近似偏导数只考虑极小值，易受噪声影响。
Harris算子：
图像中某一像素点的自相关矩阵，其特征值是自相关函数的一阶曲率，如果X、Y两个方向上的曲率值都高，那么就认为该点是角点。
过程：
计算梯度-＞高斯滤波-＞计算M、响应值-＞非极大值抑制增大k值，将减小角点响应值R，降低角点检测的灵敏度，减小被检测角点的数量；优缺点：
只用到一阶导数，不涉及阈值，计算简单，自动化程度高，提取的点特征均匀、合理而且稳定。
但影像尺度改变其特征也会跟着改变。
Fǒrstner算子：
计算各像素的Robert's梯度和像素（c，r）为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点。
过程：
计算Robert's梯度-＞灰度协方差阵-＞q（误差椭圆圆度）、w（权值）-＞确定待选点-＞选择极值点可首先用一简单的差分算子提取初选点，然后采用Fǒrstner算子在3*3窗口计算兴趣值，并选择备选点最后提取的极值点为特征点。
优点：
能给出特征点的类型且精度较高，同时对影像亮度和对比度变化敏感；
复杂性：
Moravec算子＜Harris算子＜Fǒrstner算子
SUSAN算子:
提取角点及边缘特征同化核同值区：
在图像上设置一个移动的圆形模板，若模板内的像素灰度与模板中心的像素差值小于给定的阈值，则认为该点与中心点是同值的，由满足这样条件的像素组成的区域叫做~。
在一幅图像中搜索图像角点或边缘点，就是搜索SUSAN最小（小于一定值）的点，即搜索最小化同化核同值区。
阈值越小，可从对比度越低的图像中提取特征。
过程：
确定掩膜核-＞掩膜2维遍历-＞形成角点强度图像-＞去除伪点-＞抑制局部非最大
优点：
无需梯度运算，具有积分特征、良好的定位能力在纹理信息丰富的区域，SUSAN算子对明显角点提取的能力较强；在纹理相近处，Harris算子提取角点的能力较强。
4.3、线特征提取线特征：
影像的“边缘”与“线”边缘:
影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线线:
具有很小宽度的其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;线特征提取算子通常也称边缘检测算子
一阶差分算子中若卷积值大于阈值，二阶差分算子若卷积值过零点则模板中心点对应像素就是边缘点
LSD算子基本思想：
首先利用高斯模板对原始图像进行去噪处理，然后计算每个像素的梯度幅值和梯度方向，并对梯度幅值进行排序，按照梯度幅值的顺序，通过迭代方法将具有梯度方向相似性的像素划分为具有同一梯度方向的像素区域，最后利用矩形结构逼近这些相同梯度方向的区域，取矩形结构的中心线作为该区域线段特征。
过程：
梯度幅值和梯度方向估计->直线支撑区域生成->矩形逼近直线支撑区域->直线检测优点：
实时性、准确性、鲁棒性，计算效率高，不需过多设置参数，能控制虚假直线
4.4、面特征提取影像分割是提取面特征的主要手段图像分割算法大致分为三类基于阈值：
计算量小、易于实现，但未考虑空间特征，抗噪性差；基于边缘：
抗噪性和检测精度难以兼顾基于区域：
区域生长、分裂合并、分水岭分割、空间自相关
遥感影像分割的难点：
数据量明显增加；同物异谱；尺度依赖性强
4.5、圆点特征定位
Wong-Trinder圆点定位算子基本思想：
利用二值图像重心对圆点进行定位。
首先将窗口中的影像二值化，再计算目标重心坐标（x，y）与圆度r.当r小于阈值时，目标不是圆；否则圆心为（x,y）。
阈值取最小灰度值与平均灰度值和的一半。
受二值化影响，误差可达0.5像素。
用原始图像灰度作为权进行改进，理想情况下，定位精度可达0.01像素。
椭圆拟合法基本思想：
首先用边缘检测算子对椭圆边缘进行粗定位，然后剔除粗差，再对像素级边缘点进行亚像素边缘检测得到亚像素精度的边缘点，最后对提取的标志边缘点进行椭圆最小二乘拟合，从而确定标志中心的精确位置。
定位精度约为0.02像素
4.6、角点特征定位Fǒrstner定位算子特点：
速度快、精度较高步骤：
最佳窗口选择->在最佳窗口内加权重心化以原点到窗口内边缘直线的距离为观测值，梯度模之平方为权,列误差方程
高精度角点与直线定位算子一维理想边缘的成像为刀刃曲线;梯度与系统的线扩散函数成正比。
平差模型采用梯度的模为观测值。
因为梯度方向代替直线方向存在不容忽视的误差，Hough变换等使用梯度方向的方法不可能达到很高的精度。
过程：
确定窗口（粗定位）->列误差方程（梯度模为观测值）->确定直线参数初值（Hough变换）->剔除粗差（选权迭代）->计算角点->评估精度
五、基于灰度的影像匹配（概述，3、4节）匹配：
在不同数据集合之间建立对应或相关关系影像匹配：
在影像间建立对应关系,实质:
在两幅（或多幅）影像之间识别同名点配准:
在遥感影像和地图间建立对应关系数字影像匹配：
在两张或多张数字影像的要素之间自动建立对应关系，这些影像是（或至少局部是）对同一场景在不同位置或不同时刻的成像。
要素：
是数字影像中的点（即像素），也可以是数字影像中提取的其它特征
5.1、数字影像匹配基础理论基础：
相关函数四类遥感影像配准：
不同主点、不同时期、不同传感器、场景到模型需考虑：
几何变形类型、辐射变形类型、噪音干扰、匹配精度、应用类型等
5.2、基于灰度影像匹配定义：
以影像上局部范围内的灰度值及其分布作为匹配实体（或比较要素），通过计算匹配实体之间的相似性测度寻找共轭实体的影像匹配方法相似性测度（代价函数）距离型：
差平方和、差绝对值方向型：
相关函数、协方差函数（中心化）夹角型：
相关系数（标准化）
局限性：
窗口形状、窗口影像内容、影像强度的变化
5.3、VLL法
定义：
直接确定物体表面点空间三维坐标的影像匹配方法
铅垂线轨迹法影像匹配
过程：
给定地面点的平面坐标，与近似最低高程。
从最低高程出发，计算像点坐标、相关系数，按步长搜索Z，使相关系数最大。
可用抛物线拟合法或
减小步长增加精度
基于物方的多视影像匹配
过程:
确定过目标点的光线S0p0,根据目标点初始高程和误差，确定高程搜索范围，根据精度要求确定步长。
计算物方坐标，像点坐标，n幅待匹配影像窗口与目标影像窗口的相关系数,按步长搜索Z使相关系数和最大。
5.4、最小二乘影像匹配基本思想：
依据目标窗口影像的灰度值分布，以搜索窗口的中心位置和形状作为待定参数，通过极小化目标窗口与搜索窗口的影像灰度值差的平方和来估计待定参数值，从而确定同名点。
特点：
考虑辐射畸变、几何畸变，搜索窗口的形状是不断变化的
优点：
模型化几何变换、精度高、符合误差传播定律不仅可以被用于一般的数字地面模型获取、正射影像生成，而且可以用于控制点的加密（空中三角测量）及工业上的高精度测量可以引入各种已知参数和条件，进行整体平差；可以引入粗差检测可以求单点视差、空间坐标，同时求待定点坐标与影像的方位元素还可以解决多点、多片影像匹配
缺点：
要求相对精确的初值
单点最小二乘：
过程：
迭代进行匹配，计算改正值、变形参数，几何畸变改正、重采样，辐射畸变改正，计算相关系数
带有共线条件的多片影像匹配
基本思想：
将共线条件作为制约条件，最小二乘影像匹配与共线方程两类误差方程联合组成法方程式
误差方程式个数n×m×m+2n未知数个数6×n+3
VLL方式的最小二乘解物方空间点的平面位置是固定的，当高程改变时，目标窗口和搜索窗口影像都会改变。
误差方程式个数m×m未知数个数8
引入共线条件：
误差方程式个数m×m+4未知数个数8+1多片影像匹配：
误差方程式个数n×m×m+2n+2未知数个数2+6×n+3位置偏移向量a0、b0的估计精度由3个参数所决定：
影像噪声方差、窗口内像素数量N、梯度图像的方差和协方差
六、基于特征的影像匹配（1-3节）
6.1、特征匹配概述特征匹配：
通过计算从影像中提取的特征属性或描述参数之间的相似性测度来实现配准的影像匹配方法。
具有整像素定位精度
步骤：
特征提取->候选特征的确定->变换参数估计或最终的特征对应
影像匹配策略建立金字塔多层数据结构：
先验视差未知，已知两种情况确定层数特征提取：
分级，提取方式与目的相适应，点的两种分布方式特征点的匹配：
二维与一维匹配；匹配的备选点选择方法；提取与匹配的顺序；匹配的准则；粗差的剔除
6.2、跨接法影像匹配
先进行几何改正再进行特征匹配
特征参数：
三个特征点（灰度梯度最大点、两个突出点）的像素号与△g
过程：
特征提取->构成跨接法匹配窗口（两个特征连接）->跨接法影像匹配计算目标窗口与重采样的匹配窗口的相关系数，按最大相关系数的准则确定同名特征。
相对几何变形改正并不要求重采样后的搜索窗口的形状与目标窗口的形状完全相同。
只要求长度相同
6.3、SIFT影像匹配基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配适用于具有几何畸变、辐射畸变、空间分辨率不一致的影像
优点：
1.SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
2.独特性好，信息量丰富，可在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配
3.多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
4.可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
缺点：
实时性不高、有时特征点少、对边缘模糊的目标无法准确提取特征点
SIFT特征提取
1）尺度空间的极值探测；高斯核是实现尺度变换的唯一线性变换核；一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到；尺度空间因子越小：
图像被平滑的越少，相应的尺度也就越小DOG算子：
两个不同尺度的高斯核的差分；LOG算子的近似
2）关键点的精确定位；通过拟合三维二次函数以精确确定关键点的位置；目的：
进一步精化极值点在图像尺度空间的位置方法：
对尺度空间函数进行泰勒展开，求取函数极值进行位置修正同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点
3）确定关键点的主方向；
使SIFT算子具有旋转不变性
一个关键点可能会被指定具有多个方向
4）关键点的描述。
对每个关键点使用4×4共16个种子点来描述；每个种子点有8个方向向量信息；这样对于一个关键点就可以产生128维的SIFT特征向量。
长度归一化可去除光照的影像
SIFT特征匹配
当两幅影像的SIFT特征向量生成后，采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅影像中关键点的相似性判定度量。
在目标图像中取出某个关键点，并通过遍历找出其与右影像中欧式距离最近的前两个关键点。
如果最近的距离与次近的距离比值少于某个阈值（经验值
0.8），则接受这一对匹配点。
降低阈值，可增加匹配点的正确率，但匹配点数同时会减少。
优化：
尺度空间的层数约束条件：
唯一性约束、核线约束、视差范围约束、互对应约束核线上特征点的快速查找：
将影像划分为格网，并记录每一格网中的特征点高维空间搜索的优化算法：
BBF算法、哈希表查找
粗差剔除：
RANSAC算法
6.4、RANSAC估计思想：
尽量用比较少的点估计出模型，再用剩余点来检验模型。
减轻了存在严重错误点时异常数据对模型参数估计的影响。
基本假设：
数据集中含有噪声；给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法
基于RANSAC算法的直线估计随机选择两点确定一条直线l;根据阈值t，确定与直线l的几何距离小于t的数据点集S（l），并称它为直线l的一致集；重复若干次随机选择，得到n条直线和相应的一致集；使用几何距离，求最大一致集的最佳拟合直线，作为数据点的最佳匹配直线。
RANSAC用于误匹配剔除自动提取两幅图像的特征点集，建立初始“匹配对集”
RANSAC去除错误匹配对由最大一致集（即正确匹配对）重新估计基本矩阵
七、整体影像匹配（1-2节）
整体影像匹配：
考虑相容性、一致性、整体协调性，可以纠正或避免错误的结果，从而可以提高影像匹配的可靠性。
算法：
多点最小二乘影像匹配、松弛法影像匹配、动态规划影像匹配、人工神经网络影像匹配、半全局影像匹配等
7.1多点最小二乘影像匹配定义：
将有限元内插法与最小二乘影像匹配相结合，直接解求规则分布格网上的视差（或高程）的整体影像匹配方法
有限元法：
为解算一个函数，有时需要把它分成为许多适当大小的“单元”，在每一个单元中用一个简单的函数来近似的代表它。
对于曲面也可以用大量的有限面积单元来趋近它，这就是~
任意一点的视差值可用其所在格网的4个顶点的视差值作双线性内插求得。
以视差为参数展开误差方程；与起起视差表面平滑作用的虚拟误差方程式联合求解
优点：
不仅可以基于像方，也可基于物方；可同时确定地形特征线。
缺点：
即使采用多级数据结构，收敛速度也很慢。
7.2、松弛法影像匹配并行算法：
对每个象素的处理是独立的，不依赖于其他象素的处理结果；效率高，但可能产生与邻近的结果不协调和不合理的现象
串行算法：
在处理某个像元时，须要考虑先前已处理过的邻近点的结果；在相关算法中引入了预测，减小了搜索范围，减少了运算工作量；在某种意义上，还可以减少相关的粗差。
但先前结果出错会影响后面的处理结果。
松弛算法：
是一种并行和迭代的算法，在每一次迭代过程中，在每一点上的处理是并行的，但是在下一次迭代过程，它将根据上次迭代过程中周围点上的处理结果来调整期结果。
基本思想：
在松弛法的每一次迭代计算过程中，它并不进行绝对的分类，只
是确定概率，每次迭代过程中求得Pij的增量，增量由相容系数决定
基于松弛法的整体影像匹配影像匹配的实质是确定左（或右）影像中某个目标（或像点）j在另一张影像上的共轭目标（或像点）i的问题。
若将目标点j视为类别，而共轭备选点i的集合视为目标，则影像匹配问题可用松弛法来解决
整体影像匹配过程
局部匹配：
根据匹配窗口的影像信息，计算其相似性测度，给出候选匹配点整体挑选：
根据挑选规则从候选匹配点中选出最终的匹配结果
整体最佳：
通过邻域内匹配点的兼容性来实现。
好的匹配点获得的邻域支持强度较大，坏的匹配点获得的邻域支持强度较小
相容系数：
通过邻域内匹配点的视差变化的一致性来确定
八、数字微分纠正（2-4节）
基本任务：
实现两个二维图像之间的几何变换定义：
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用控制点解算，从原始非正射数字影像获取正射影像，将影像化为很多微小的区域逐一进行，且使用数字方式处理的过程
直接法：
由原始像点求纠正后的相应点坐标间接法：
由纠正后的像素坐标反求原始像点
8.1框幅式中心投影影像的数字微分纠正间接法特点：
纠正图像上所得的点规则排列，在规则排列的灰度量测值中进行灰度内插，适合于制作正射影像图直接法特点：
是一个迭代运算过程；纠正图像上所得的点非规则排列，有的像元可能“空白”（无像点），有的可能重复（多个像点），难以实现灰度内插并获得规则排列的纠正数字影像
8.2线性阵列扫描影像的数字微分纠正
处理过程
1.根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型；
2.根据所采用的数学模型确定纠正公式；
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