摄影测量考试总结

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1、1 第一章 绪论 1. 摄影测量的三个发展阶段及他们的特点？ 答：第一阶段：模拟摄影测量 特点：使用的影像资料为硬拷贝像片；利用光学机械模拟装置，实现了复杂的摄影测量解算； 得到的是模拟产品； 摄影测量科技的发展可以说基本上是围绕着十分昂贵的立体测图仪进行的；利 用几何反转原理，建立缩小模型；最直观，好理解。 第二阶段 ; 解析摄影测量 特点：使用的影像资料为硬拷贝像片；使用的是数字投影方式，用精确的数字解算代替了精度 较低的模拟解算；得到的是模拟产品和数字产品；引入了半自动化的机助作业，因此，免除了定向 的繁琐过程及测图过程中的许多手工作业方式。但需要人用手去操纵仪器，同时用眼进行观测。 第

2、三阶段：数字摄影测量 特点：使用的影像资料为数字影像或数字化影像；使用的是数字影像方式，用精确的数字解算 代替了精度较低的模拟解算；得到的是数字产品和模拟产品；最终是以计算机视觉代替人眼的立体 观测，因而它使用的仪器最终将只是计算机及其相应的外部设备。 2. 数字摄影测量的定义及主要研究的内容？ 答：定义一： 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的分 支学科。 定义二： 以数字影像为基础，用计算机分析和处理确定被摄物体的形状、大小、位置及其性质 的技术，具有全数字的特点 研

3、究的内容 ：数字影像的获取与处理；定向理论；影像匹配；DEM 自动生成；数字空中三角测 量；数字微分纠正；地物识别；数字摄影测量系统 3. 目前数字摄影测量面临的问题有哪些? 答: 辐射信息 (Radiation Information)；数据量与信息量 (Data Volume)；速度与精度；自动化与 数字影像匹配 (Digital Image Matching） ；数字影像解译与理解 (Image Understanding) 第二章 1. 什么是数字影像？什么是数字化影像？ 答: 数字影像又称为数字图像， 是物体电磁波辐射能量的二位数字阵列表示，是便于计算机处理的 图像形式。 把图像分割

4、成同样形状的小单元( 像元)， 并把各小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值变换 成“灰度级”作为该单元的亮度等级值的图像就是数字图像 2. 常用的影像重采样的方法有哪些？是比较这些方法的优缺点 答：最邻近内插法：计算简单，速度快；精度最低 双线性内插法：计算量适中；需要附近4个像元参加计算；中误差较大，精度较低 双三次卷积法：是理论上最优的Sinc 函数的有效近似； 计算量较大；需要附近 16个像元参加计算；精度高，中误差为双线性的1/3 3.P40页第四题 4. 模拟影像数字化的过程 答：包括两步：空间离散- 采样，就是将覆盖区域进行空间上的细分，分割成许多小单元；强度 离散- 量化，辐射强

5、度的细分、编码，即对每一个小单元赋以灰度值。 5. 摄影测量中数字影像的获取方式 答：主要的两种途径：采用某种类型的数字传感器直接获取；模拟影像进行数字化 6. 目前航空摄影中，有哪些主要的航摄仪? 答：ADS40 数字航摄仪； DMC 数字航摄仪； UCD/UCX数字航摄仪； SWDC数字航摄仪； RMK D 相机 7. 什么是量化？采样？ 答：采样就是对实际连续函数离散化的量测过程 量化就是辐射强度的细分，编码，即对每一个小单元赋以灰度值 8. 什么是采样定理？2 9. 数字影像金字塔的定义及如何形成？ 答：所谓数字影像金字塔，是用不同分辨率、不同维数表示同一幅数字影像所形成的多层数据结

6、构 要产生影像金字塔，首先进行平滑处理，然后重采样到较粗的格网空间，导致图像尺寸急剧减小。 常用的方法是对上一层到下一层变化的过程中将格网尺寸放大两倍。 最简单的方法是将第 k层中22的领域的像素灰度平均值赋给第k-1 层中对应位置的像素， 平滑 是通过空间域中进行均值滤波来实现的 另一种方法是表达平滑前后图像之间的差异。 第三章 1. 有哪些算子可用于提取线特征？他们的特点是什么？ 答：根据使用的技术方法分为三类1）使用图像函数一阶导数( 最大）的算子即一阶差分算子：确定图像函数的梯度。主要包括 Roberts 、Prewitt 、Sobel、Kirsch 等算子 基于图像函数二阶导数（过零

7、点）的算子即二阶差分算子：用零交叉点确定边缘像素。如方向 二阶差分算子， Laplacian 算子等 将图像函数与边缘的参数模型相匹配的算子即模板匹配算子：用理想的边缘模板和图像进行匹 配。当发现吻合很好时，但前的像素就标记为边缘。如：Kirsch 算子2. 什么是影像分割？有哪几种主要的分割方法？ 答：影像中的物体 , 除了在边界表现出不连续性之外, 在物体区域内部具有某种同一性。根据这种 同一性 , 把一整幅影像分为若干子区域, 每一区域对应于某一物体或物体的某一部分, 这就是区域分 割 阈值法影像分割、区域生长法影像分割、聚类法影像分割、边界检测 3. 提取点特征的方法 答：第一种： M

8、oravec点特征提取算子 基本原理 ：考虑某一点与周围像素之间的灰度差，以四个方向上具有最小 - 最大灰度方差的点作 为特征点。 具体实现步骤： 1）计算各像元的兴趣值 IV（Interest Value）2）给定经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点3）选取候选点中的极值点作为特征点 在一定大小的窗口内，将候选点中兴趣值不是最大者均去掉，仅留下一个兴趣值最大者，该像 素即为一个特征点“抑制局部非最大” 第二种 ：F?rstner 点特征提取算子 基本原理 ：计算各像素的 Roberts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

9、点作为特征点 具体过程 ：1）以某一像素为中心，开取一定大小的窗口2)计算各像素的 Roberts 梯度3）计算 窗口中灰度的协方差矩阵4）计算兴趣值 q和权值 w；5）确定待选点 6 ）选取极值点 由于Forstner 算子比较复杂，可首先用一简单的差分算子提取初选点，然后采用Forstner 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，具体步骤如下： 1）利用差分算子提取初选点( 提高计算速度） 2）在以初选点(c,r)为中心的窗口中按 F?rstner 算子法计算协方差矩阵与误差椭圆的圆度 qc,r ； 3）给定阈值选择备选点 ; 4）以权值为依据，选取一适当窗

10、口中的极值点为特征点 4. 数字影像线特征有什么特点？ 答：沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。 5. 线特征算子基于什么原理设计的？ 答：通过分析边缘的曲线函数及一阶导数、二阶导数的情况，发现：边缘上像素值的一阶导数较3 大，而二阶导数在边缘处值为零，呈现零交叉，根据这些特子能够可以设计线特征提取算子。第四章 1. 什么是基于灰度的影响匹配？ 答：以数字影像局部范围内（窗口）的灰度值及其分布作为匹配实体，通过计算相似性测度确定 共轭实体的影像匹配方法。 2. 叙述基于灰度影像匹配的计算过程 答：1）在目标影像上选取待匹配的点，称为目标点; 2）以目标点为中心，选取一定大

11、小的窗口，称为目标窗口; 3 ）按照一定的先验知识和约束条件确定该目标点的共轭点（同名点）在右影像上可能存在的 范围，称为搜索区域4）以搜索区域内每一点为中心，开取同样大小的窗口，称为搜索窗口；5）计算目标窗口和每一个搜索窗口的相关系数，以相关系数大于一定阈值的搜索窗口的中心 作为候选的匹配点 ; 6）结合其它的条件或指标在候选点中确定最终配准点。7）或者直接以相关系数最大的窗口作为目标窗口的配准窗口，中心点作为配准点。 3. 根据影响相关的谱分析，可以得出什么样的影像匹配策略？ 答：定位点控制策略；多重判据匹配方法；地形连续控制策略；双向匹配策略；整体松弛匹配方 法；最小二乘匹配方法 4.

12、简述基于物方影响匹配的思想和过程 答：基本思想：在物方有一条铅垂线轨迹（VLLVertical Line Locus ） ，它在影像上的投影是 一直线。就是说 VLL与地面交点 A在影像上的构像必定位于相应的“投影差”上。 过程： 1）给定地面点的平面坐标（X，Y）近似最低高程 Zmin 2）Zi Zmini Z，高程搜索步距Z可由所要求的高程精度确定3）由地面点平面坐标和可能的高程Zi 计算左右像坐标（ xi , yi）与（ xi ”，yi ”）4）分别以（ xi , yi ）与（ xi ”，yi ”）为中心在左右影像上取影像窗口，计算其匹配测 度，如相关系数 i。5）将i 的值增加 1，重

13、复（ 3）（4）两步，得到 0，1，2， n取其最大者 k： k max0，1，2， n 5. 数字影像匹配的定义及五个专业术语 答：利用计算机， 自动地在由数字立体像对 ( 或多张影像 ) 中提取的要素之间建立对应关系的过程， 称为数字影像匹配 共轭实体： 共轭实体是比共轭点更一般的概念，它是目标空间特征的影像，包括点，线，面等 匹配实体 ：是一种要素，通过比较不同影像上的这些要素来寻找共轭实体。这些要素包括影像 的灰度值，从影像上提出的特征以及描述参数，以及其他的符号描述。 相似性测度 ：匹配实体与其它匹配实体之间相似性程度的定量度量。一般说来，相似性程度是 用代价函数来表示的。 匹配方法

14、 : 计算匹配实体相似性测度的方法 匹配策略 :指求解影像匹配问题的概念或整体策略，包括匹配环境分析、匹配方法选择、匹配 质量控制等。 6. 数字影像匹配中常用哪些限制约束条件？ 答：搜索空间、匹配实体的唯一性；近似值、约束以及假设；匹配实体的几何变形 第五章 1. 单点最小二乘影像匹配的基本思想、数学模型和实现过程 答：基本思想：两个局部影像片（patch ）之间的变形，不仅有灰度畸变、相对移位，而且还存在 着几何畸变。只有充分地考虑影像间的这些变形因素，才能获得最佳的影像匹配 数学模型：由于影响匹配窗口的尺寸很小，所以只考虑一次畸变4 ybxbbyyaxaax21022102上式中 x，y

15、为左影像上一点的像素坐标，x2，y2为点在右影像上的同名点坐标，ai ，bi 分别为 右影像相对于左影像的几何变形参数。 若同时在考虑到右影像相对于左方影像的线性灰度畸变，则可得),(),(),(),(22102102111yxnybxbbyaxaaghhyxnyxgo然后对给定的初值),(11yx计算出配准位置),(22yx实现过程： 1）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：ybxbbyyaxaax210221022）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

16、必须的 3）辐射畸变改正 利用所求的辐射畸变改正参数h0, h1 ；对上述重采样的结果作辐射改正 4）相关系数计算 计算左方影像窗口与经过几何、辐射改正后的右方影像窗口的灰度阵列之间的相关系数，若小 于前一次迭代后所求得的相关系数，则迭代结束，转step7 ；否则转 step5 5）采用最小二乘影像匹配，解求变形参数的改正值dh0,dh1, da0, 6）计算新的变形改正参数，转step1 7）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 第六章 1. 基于特征的影像匹配的概念 答：以影像上提取的特征为共轭实体，以特征的描述参数为匹配实体，通过计算匹配实体之间的 相似性测度实现共轭实体配准的影像匹配方法，称为基于特征的影像匹配 2. 影像段特征 答: 有三个特征点组成，即灰度梯度最大点和两个“突出点”（梯度很小）组成 3. 中心法与跨接法窗口的结构 答: “中心法”的窗口结构，就是目标点（待匹配点）置于窗口的中心 所谓跨接法窗口结构，就是将两个特征连接起来构成窗口，