摄影测量考试总结.docx
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摄影测量考试总结.docx
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摄影测量考试总结
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(RadiationInformation);数据量与信息量(DataVolume);速度与精度;自动化与数字影像匹配(DigitalImageMatching);数字影像解译与理解(ImageUnderstanding)
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;RMKD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?
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2×2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:
Moravec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(InterestValue)
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:
Förstner点特征提取算子
基本原理:
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
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Robert's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Förstner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.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(VLL-VerticalLineLocus),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=Zmin+i·△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ρi。
5)将i的值增加1,重复(3)~(4)两步,得到ρ0,ρ1,ρ2,···ρn取其最大者ρk:
ρk=max{ρ0,ρ1,ρ2,···ρn}
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:
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
上式中x,y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
然后对给定的初值
计算出配准位置
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:
2)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
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,其中一个特征可以是已经配准的特征,也可以是待匹配的特征,而另一个特征是待定特征。
4.跨接法影像匹配的思想
答:
先作几何改正,后作影像匹配
第七章
1.什么是内定向?
为什么要进行内定向?
答:
内定向----确定内方位元素的工作
因为要确定框标坐标系与量测坐标系之间的关系
2.内定向的数学模型以及主要步骤是什么?
答:
扫描坐标系与像片坐标系之间的关系可以用下列关系式表示:
其中△是采样间隔,m1,n1是需要求解的变形参数,I、J表示像点的扫描坐标系中的坐标,x、y表示想点在像平面坐标系中的坐标
步骤:
框标识别和定位;变形参数解算
3.如何进行内定向
答:
先建立数学模型第二题中的数学模型,为求解式中6个参数,必须观测4个框标之扫描坐标与已知的框标的相片坐标,进行平差,求解6个参数因此要进行如下步骤:
框标识别和定位:
基于灰度的方法和基于特征的方法;变形参数解算:
需要已知至少4个框标的扫描坐标和像平面坐标,以上式为基础列误差方程,然后又最小二乘求解变形参数
4.叙述基于灰度自动内定向的过程
答:
基于灰度的方法:
包含框标的局部影像的二值化,精确定位通过与标准框标影像之间的灰度相关来完成。
步骤如下:
1)局部影像的二值化2)阈值优化3)精确定位(模板匹配)4)变形参数解算:
利用四个以上框标按最小二乘法求解
5.简述相对定向的过程及特点
答:
过程:
1)进行特征的提取2)进行特征的匹配3)求解相对定向的变形参数
特点:
自动的选点、转点;以多求可靠,可以利用影像匹配来识别足够多的同名点,使得相对定向达到高精度。
第八章
1.什么是数字微分纠正?
它有几种方法?
简述各种方法的原理与特点?
答:
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,从原始非正射投影的数字影像获取正射影像,这种过程是将影响化为很多微小的区域逐一进行纠正,且使用的是数字方式处理,故叫作数字微分纠正(数字纠正)。
按照微分纠正的最小单元分:
点元素纠正、线元素纠正、面元素纠正。
两种方法:
正解法(直接法)、反解法(间接法)。
正解法:
是有像点解求对应物点是一个迭代过程,其实“送灰度”的过程,但其难以实现灰度内插,获取规则排列的纠正的数字影像
反解法:
是有物点反求对应像点坐标,不需要迭代,其实“取灰度”的过程
二者依据的基本原理是:
确定原始影像与纠正后影响之间的几何关系,解求对应像素的位置,进行灰度内插与赋值运算。
2.叙述反解法数字微分纠正的方法和主要过程
答:
有纠正后的像点P坐标(X,Y)出发反求出在原始图像上的像点p的坐标
(x,y)称为反解法
主要过程:
1)计算地面点坐标2)计算像点坐标3)灰度内插4)灰度赋值
依次对每个纠正像素完成上述运算,即能获得纠正后的数字图像,这就是反解算法的原理和基本步骤
3.什么是真正射影像?
如何制作真正射影像?
答:
在数字微分纠正过程中,以数字表面模型(DSM)为基础进行数字微分纠正的得到的正射影像。
其制作流程如下:
第九章
1、什么是数字高程模型(DEM)?
DEM与DSM(数字表面模型)、DTM(数字地面模型)有何区别?
答:
数字地面模型DTM是地形表面形态等多种信息的一个数字表示。
严格地说,DTM是地形、资源、环境、土地利用、人口分布等多种信息的定量或定性描述。
DTM是表示区域D上的地形的三维向量有限序列。
DEM是对地貌形态的虚拟表示,可派生出等高线、坡度图等信息,也可与DOM或其它专题数据叠加,用于与地形相关的分析应用,同时它本身还是制作DOM的基础数据。
数字表面模型(DigitalSurfaceModel,缩写DSM)是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。
和DEM相比,DEM只包含了地形的高程信息,并未包含其它地表信息,DSM是在DEM的基础上,进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。
2、DEM有哪几种主要数据组织形式,其优缺点各是什么?
答:
(1)矩形网格GridDEM,用一系列在X,Y方向上都是等间隔排列的格点的高程值Z表示地形,形成一个矩形格网的DEM。
优点:
存贮量小(可进行压缩),便于存取和管理;
缺点:
有时不能准确表示地形的结构和细部;
(2)不规则三角网TIN
根据地形特征采集的点按一定规则连接成覆盖整个区域并且互不重叠的许多三角形,构成的不规则三角网。
优点:
能较好地顾及地面的点、线特征,表示复杂地形较规则格网精确;
缺点:
数据量大,数据结构复杂,管理不便;
(3)Grid-TIN
一般地区使用Grid结构,沿地形特征附加TIN结构
3、DEM数据的获取方法有哪些?
它们的特点各是什么?
获取方式
DEM的精度
获取速度
成本
更新难度
应用范围
地面测量
非常高(cm)
耗时
很高
很困难
小范围区域,特别的工程项目
摄影测量
比较高(cm-m)
比较快
比较高
周期性
大的工程项目,国家范围内的数据收集
立体遥感
低
很快
低
很容易
国家范围乃至全球范围内的数据收集
地图数字化
比较低
比较耗时
低
周期性
国家范围内以及军事上的数据采集,中小比例尺地形图的数据获取
GPS
比较高(cm-m)
快
比较高
容易
小范围,特别的项目
激光扫描
非常高(cm)
很快
比较高
容易
高分辨率、各种范围
雷达干涉测量
比较高(cm-m)
很快
比较高
容易
高分辨率、各种范围
答:
地面测量;现有地图数字化;摄影测量方法;雷达干涉测量;激光扫描仪(LIDAR)
4、DEM的应用有哪些?
答:
绘制等高线、绘制坡度、坡向图、绘制立体透视图、制作正射影像图、地形图修测等。
第十章
1.目前有哪些摄影测量系统
答:
国外的数字摄影测量系统:
SOCETSET,Leicaphotogrammetrysuite,inpho摄影测量系统,ImageStation全数字身影测量软件,GeomaticaOrthoEngine
国产的数字摄影测量系统:
VirtuoZo数字摄影测量工作站,JX-4数字摄影测量工作站,GEOWAYDPS数字摄影测量软件,多基线数字近景摄影测量系统
新一代数字摄影测量系统:
海量影像自动处理系统“像素工厂”,数字摄影测量网格DPGrid
2.数字摄影测量系统有那几部分组成?
应具备哪些功能
答:
硬件:
计算机;立体观测设备;输入、输出设备
软件:
数字摄影测量软件、数字影像处理软件、模式识别软件及辅助功能软件等
应具备的功能:
影像数字化、影像处理、单像测量、多像量测、影像定向、空中三角测量、影像匹配、数字地面模型的建立、等高线的自动绘制、正射影像图的制作、数字测图、交互编辑等
3.以Virtuozo软件为例,叙述数字摄影测量生产4D产品的主要工作流程和步骤。
答:
基于VirtuoZo系统的4D产品生产
1.技术设计
(1)资料分析:
Hammer测区:
航飞时共6张影像,两条航带;像机类型是WILD15/4,相机号码是13037,摄影比例尺是1:
15000,航高是3000m,摄影主距是152.72mm,像主点坐标是(x0=-0.004,y0=-0.008);扫描影像像素大小是0.05mm,分辨率是254DPI;15个控制点坐标,8个相框点坐标。
咸宁测区:
图名是咸宁市化纤厂,图号是01.25-33.0;图廓是500×500的矩形框,左下角坐标是(533000,301250),右上角坐标是(533500,301750);所用模型是咸宁9:
0794-07930795-07940771-0772。
(2)测区分析:
Hammer测区:
地形较为复杂,起伏有致,高山﹑低谷﹑悬崖和平原等地貌都有,等高线容易绘制。
咸宁测区:
地形起伏不大,建筑物较多,植被﹑水系﹑道路等常见地物也有,影像清晰,需要有三个模型才能完成整副图。
(3)规范标准:
内定向精度:
中误差0.005mm;
相对定向精度:
每点残差0.020mm;中误差0.010mm;
绝对定向精度:
每点平面及高程残差0.3m;平面及高程中误差0.3m;
匹配窗口及间隔为9;
DEM格网间隔为10m;
正射影像分辨率0.1mm;
等高线间隔5m;
模型拼接精度:
中误差小于2.0m;大于三倍中误差的点不超过百分之一;
(4)生产流程框图如图一:
图一:
生产流程框图
2.实施过程
(1)数据准备:
资料分析:
查看原始数字影像的分辨率、比例尺等;查看相机检校参数,及其影像方位、框标的位置等;查看地面控制点数据及其点位与分布。
创建新测区,设置测区参数文件:
在规定的硬盘里用自己的学号建立自己的工作文件夹。
相机参数文件的数据录入:
注意框标坐标的正负号,同时要对给定的相机数据和VirtuoZo系统规定的框标坐标点号之间的关系进行转换。
地面控制点文件的数据录入:
注意左手系(地面测量坐标系)与右手系(地面摄影测量坐标系)之间的对应转换。
原始影像的数据格式转换:
设置影像转换参数时注意第一条航带不旋转,第二条航带上的三张影像需要选择“旋转相机-是”。
转后的*.vz文件放在测区目录下的image分目录中。
(2)DEM的生产:
Hammmer测区的DEM生产用了两种方法,一种是影像自动匹配和拼接后生成的,另一种是人工进行矢量编辑,采集特征点线(等高线、高程点),然后构TIN生成DEM,用DEMmaker生成。
I.模型定向后匹配拼接生成DEM:
创建新模型:
在系统主菜单中,选择“文件”→“打开模型”,输入当前模型名,进入模型参数界面,这里主要是设置模型目录文件和影像匹配参数。
模型参数填写完后,点击保存。
自动内定向:
打开模型后,在系统主菜单中,选择“处理”→“定向”→“内定向”,分别对左右影像进行内定向通过框标调整使得十字丝中心对准框标中心,在这里框标调整有自动或人工两种方式。
自动相对定向:
在系统主菜单中,选择“处理”→“定向”→“相对定向”,系统读入当前模型的左右影像数据,屏幕显示相对定向界面,检查界面的定向结果窗中显示相对定向的中误差。
拉动定向结果窗的滚动条可看到所有相对定向点的上下视差。
如某点误差过大,可进行调整(删除或微调)。
调整中应参看定向结果窗中的误差显示,以保证精度要求。
绝对定向:
首先参看影像文件中的控制点的位置,移动鼠标将光标对准左影像上的控制点的点位,然后将光标移至点位放大影像窗,精确对准其点位单击鼠标左键,程序自动匹配到右影像的同名点后,弹出该点位的右影像放大窗以及点位微调窗;再在点位微调窗中可以鼠标左键点击左或右影像的微调按钮,精确调整点位直至满意;最后在点位微调窗中的点号栏中输入当前所测点的点号。
控制点量测完后,单击鼠标右键弹出菜单,选择“绝对定向”→“普通方式”,系统进行绝对定向计算后随即在定向结果窗中显示绝对定向的中误差及每个控制点的定向误差。
根据误差显示可知绝对定向的精度如何,若控制点误差过大,则可进行微调。
生成核线影像:
在相对定向界面,在右击弹出式菜单中选择“自动定义最大作业区”,系统自动定义一个最大作业区。
单击鼠标右键弹出菜单,选择“生成核线影像”→“非水平影像”。
非水平方式的核线重采样是基于模型相对定向结果,遵循核线原理对左右原始影像沿核线方向保持X不变在Y方向进行核线重采样,这样所生成的核线影像保持了原始影像同样的信息量和属性。
影像匹配:
在VirtuoZoNT主菜单中,选择菜单“处理”→“影像匹配”项。
影像匹配是采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系中。
影像匹配的关键是在两副(或多幅)影像之间识别同名点。
影像匹配的目的是提取物体的几何信息,确定其空间位置。
匹配结果编辑:
在VirtuoZoNT主菜单中,选择菜单“处理”→“匹配结果编辑”。
匹配后结果的编辑是影像匹配的后处理工作
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