计算机视觉与数字摄影测量的结合展望
摄影测量与计算机视觉的联系与区别
摄影测量与计算机视觉的联系与区别摄影测量是测绘学科的一个分支，它是对由摄影机提取的影像（二维）进行量测，测定物体在三维空间的位置、形状、大小、乃至物体的运动。
摄影测量在近百年的历史中经历了：模拟、解析与数字摄影测量三个阶段。
当被测物体的尺寸或摄影距离小于100米时的摄影测量称之为近景摄影测量（Close-range photogrammetry）。
随着数字传感器技术的发展，尤其是CCD器件和CMOS器件的迅速发展，利用CCD(或CMOS)像机不需要胶片就可直接获得被测物的数字影像，这种直接基于数字影像的进京摄影测量称为数字近景摄影测量（digital close-range photogrammetry）。
计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。
由此可知，数字近景摄影测量与计算机视觉（特别是立体视觉）在研究内容和目标上十分相近。
数字近景摄影测量关注的是几何量的量测信息（物体的位置、大小和形状等）；计算机视觉也需要量测信息，但其更为关注的是对物体进行描述、识别和理解。
因此，数字近景摄影测量和视觉测量（或检测）所关注的是完全一致的。
事实上，数字近景摄影测量与计算机视觉（测量）的理论基础是一致的，二者都是针孔成像原理（像点、镜头中心和物点共线）的具体应用。
但由于各自学科的历史、研究内容和侧重点的不同，在具体的诸多方面又存在着差异，主要表现在以下几个方面：⑴出发点不同导致基本参数物理意义的差异：摄影测量中的外部定向是确定影像在空间相对于物体的位置与方位（将物体先平移再旋转），而计算机视觉则是物体相对于影像的位置与方位来描述问题（将摄像机先旋转再平移）。
⑵由于两者不同的出发点导致基本公式的差异：摄影测量中最为基本的是共线方程，而视觉测量中最为基本的公式是用齐次坐标表示的投影方程。
浅论摄影测量的发展现状与趋势
浅论摄影测量的发展现状与趋势摘要：随着经济的发展，工业技术的进步，工程测量是工程建设中的一个重要环节，现代工程测量中，摄影测量的应用越来越广泛，其精度也越来越高。
按照摄影测量规范全面实施工程测绘，可以有效确保工程测量的正确性和科学性，保障工程建设的正常进行。
本文首先介绍了摄影测量三个发展阶段，阐述了其在工程测量中的实际应用，并对其发展现状与趋势进行了探究。
关键词：摄影测量；发展现状；趋势引言：摄影测量是指用高清晰度摄像机对被测地区进行拍摄，然后用数字方法对影像信息进行分析和处理，从而获得其内部的地理空间大小。
当前摄影测量已广泛地应用于大型工程建设、救灾、地区规划等方面。
摄影测量因其本身具有的优越性和精确性，已被广泛地应用于测量和其它工业领域。
本文就摄影测量在我国的应用状况及发展趋势作了深入的探讨，以期为今后的测绘工作提供一定的理论基础。
1摄影测量的三个发展阶段1.1模拟摄影测量19世纪中期，劳塞达使用摄影像片以及“明箱”装置，测制万森城堡的地图，标志着摄影测量产生。
当时主要是利用图减法去进行，逐步逐点的绘制，维也纳军事地理学研究所在奥雷尔的构想下，一直发展到本世纪初，才出现了第1台自动立体的测图仪，后续在德国相关企业的发展研制下制作出了更加实用的自动测图仪器，这些仪器主要是利用光投影仪与机械室的投影仪来进行模拟摄影，这种方法会使得被摄影的空间位置发生交会，故称为“模拟摄影测量仪器”。
这个发展阶段又被称作“模拟摄影测量时代”。
在此期间，所有可用来解决摄影测量中的主要问题的摄影测量测图仪，实际上都是基于相同的原理，即所谓的“模拟原理”。
虽然仪器上写着“自动”两个字，但那只是一种简单的方法，可以省去繁琐的运算，也就是用光学力学的方法来模拟复杂的摄影测量解算。
但是，这是一种无需人工观察的方法。
可以说，摄影测量技术的发展，主要是围绕着成本高昂的三维测图仪展开的。
到了六、七十年代，这类设备的发展达到了高峰。
浅谈摄影测量技术的发展历程及未来趋势
数字摄影测量时代
随着图像处理技术和计算机视觉技术的不断发展，数字摄影测量时代逐 渐成为主流。
数字摄影测量时代主要使用高分辨率的卫星和无人机进行拍摄，通过计 算机视觉技术和深度学习技术进行自动化处理和分析。
代表成果：2010年代，中国自主研发的卫星系统“高分专项”成功发射 了高分辨率卫星，可以用于高精度的地形测量和资源调查。同时，无人 机技术的发展也推动了低空数字摄影测量的快速发展。
摄影测量技术的未来发展趋势展望
技术不断创新
数据源更加丰富
应用领域进一步拓展
注重数据安全与隐私保护
随着科技的不断发展，未来的摄影测量技 术将更加智能化、自动化。例如，利用人 工智能进行图像识别和处理、利用5G技 术实现数据快速传输等。
随着卫星、无人机等设备的普及，未来的 摄影测量数据源将更加多样化。这将为各 行业提供更加精细、全面的数据支持。
03
02
应用领域的拓宽
04
技术成果展示
摄影测量技术已经从传统的光学相机发展到 使用无人机、卫星等多元化的数据源。同时 ，数据处理和分析也从手动走向自动化，大 大提高了效率和精度。
摄影测量技术不仅在传统的测绘领域发挥着 重要作用，现在还被广泛应用于环境监测、 城市规划、交通管理等领域。
挑战与机遇并存
虽然摄影测量技术取得了显著的成果，但仍 然面临着数据安全、技术更新快等挑战。同 时，随着各行业的数字化转型，摄影测量技 术将有更多的应用场景和机遇。
03
摄影测量技术的未来趋势
人工智能在摄影测量中的应用
01 自动化处理
人工智能技术的应用使得摄影测量数据的处理更 加自动化，包括图像识别、特征提取、三维重建 等流程。
02 高精度测量
与计算机视觉相关的数字摄影测量的发展
与计算机视觉相关的数字摄影测量的发展彭树鸿1王闻宇2朱光珠11.内蒙古航空遥感测绘院呼和浩特0100102.内蒙古自治区测绘院呼和浩特010051摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代时已与计算机视觉紧密地联系在了一起，二者面临着相同的基本问题，而计算机视觉是一个相对年轻且发展迅速的领域。
从摄影测量的理论、技术及其发展历史出发，总结了数字摄影测量与计算机视觉之间差异，试图探讨数字摄影测量中采用的与计算机视觉领域相关的一些关键技术。
关键词：数字摄影测量计算机视觉多目立体视觉影像匹配从这里了解西部资源从这里了解西部经济〖论文天地〗084WESTRN RESOURCES引言摄影测量学是一门古老的学科，若从1839年摄影术的发明算起，摄影测量学已有170多年的历史，而被普遍认为摄影测量学真正起点的是1851—1859年“交会摄影测量”的提出。
在这漫长的发展过程中，摄影测量学经历了模拟法、解析法和数字化三个阶段。
模拟摄影测量和解析摄影测量分别是以立体摄影测量的发明和计算机的发明为标志，因此很大程度上，计算机的发展决定了摄影测量学的发展。
在解析摄影测量中，计算机用于大规模的空中三角测量、区域网平差、数字测图，还用于计算共线方程，在解析测图仪中起着控制相片盘的实时运动，交会空间点位的作用。
而出现在数字摄影测量阶段的数字摄影测量工作站（digital photogrammetry workstation ，DPW ）就是一台计算机+各种功能的摄影测量软件。
如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步，那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命。
数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的是数字影像而不再是模拟相片，更为重要的是它开始并将不断深入地利用计算机替代作业员的眼睛。
[1-2]毫无疑问，摄影测量进入数字摄影测量时代已经与计算机视觉紧密联系在一起了[2]。
计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。
论摄影测量的应用与发展趋势
论摄影测量的应用与发展趋势摘要：随着航空航天技术、传感器技术和数据处理技术的不断发展，摄影测量和遥感技术已经进入一个快速、动态、多平台、多时相、高分辨率提供观测数据的新阶段。
随着国家的投入和人才队伍的建设，加强我国摄影测量事业与发展将尤为重要。
关键词：摄影测量遥感应用发展趋势一、装备技术更加先进遥感代表着摄影测量的发展方向，也是当下摄影测量的一项关键技术。
经过多年的发展，我国在摄影测量和遥感技术领域取得了空前的进步。
这些年我国研制和发射了50多颗对地观测卫星，组成海洋、风云、资源和环境减灾四大民用观测卫星体系。
这些星载遥感器包括可见光相机（胶片式和传输式）、可见光红外多光谱扫描仪、多种分辨率成像光谱仪、微波散射计、微波高度计以及先进的合成孔径雷达等。
这些技术成就有力地促进了摄影测量数据获取能力的提升，特别是“机载干涉SAR系统”的研制成功，推动了合成孔径雷达技术在其重要应用领域地形测绘方面的应用。
到21世纪初，我国就已经积累了超过660TB贮容量的影像数据，覆盖全国陆地、海洋及周边国家和地区1500万平方公里的地球表面。
在航天遥感取得巨大进步的同时，我国航空遥感技术也得到了快速提高。
在航空遥感平台方面，我国逐步实现了由过去引进国外飞机到以国产的“运”系列飞机为主的转变。
当前常用航空测量无人机有WZ-2000，效载荷180公斤，留空时间长达12个小时。
一些国产的机载遥感器，如高光谱成像仪、合成孔径雷达等也进入应用化阶段。
随着风云、海洋和资源等几大民用卫星地面系统的建设，遥感卫星地面接收、处理、存储和分发能力也得到了大幅度的提升。
我国民用卫星系列现已形成四大地面接收系统，国家气象局风云系列卫星有北京东北旺接收站、广州接收站和乌鲁木齐接收站，国家海洋局管辖的海洋监测卫星有北京白石桥接收站和三亚接收站，以及中国资源卫星应用中心管辖的北京密云接收装置、广州和乌鲁木齐接收装置，其中北京密云卫星地面站由中国资源卫星应用中心与中科院合作共建。
数字摄影测量学备课教案
数字摄影测量学备课教案一、教学目标1. 了解数字摄影测量学的定义、发展历程和基本原理。
2. 掌握数字摄影测量学的基本操作方法和技巧。
3. 能够运用数字摄影测量学解决实际工程问题。
二、教学内容1. 数字摄影测量学的定义和发展历程2. 数字摄影测量学的基本原理3. 数字摄影测量学的基本操作方法4. 数字摄影测量学的应用领域5. 数字摄影测量学的前景展望三、教学重点与难点1. 教学重点：数字摄影测量学的定义、发展历程、基本原理和基本操作方法。
2. 教学难点：数字摄影测量学的原理和操作方法在实际工程中的应用。
四、教学方法1. 讲授法：讲解数字摄影测量学的定义、发展历程、基本原理和基本操作方法。
2. 案例分析法：分析数字摄影测量学在实际工程中的应用案例。
3. 实践操作法：引导学生进行数字摄影测量学的实际操作。
五、教学准备1. 教材或教学资源：《数字摄影测量学》等相关教材或教学资源。
2. 投影仪或白板：用于展示PPT或教学案例。
3. 计算机和投影仪：用于实际操作演示。
4. 摄影测量仪器：如数码相机、三脚架等。
六、教学过程1. 引入新课：通过展示数字摄影测量学的实际应用案例，引发学生兴趣，引出本节课的主题。
2. 讲解基本概念：讲解数字摄影测量学的定义、发展历程和基本原理。
3. 演示操作方法：利用投影仪或白板，演示数字摄影测量学的基本操作方法。
4. 实践操作：学生分组进行数字摄影测量学的实际操作，巩固所学知识。
5. 案例分析：分析数字摄影测量学在实际工程中的应用案例，引导学生学会运用所学知识解决实际问题。
6. 总结与反思：对本节课的内容进行总结，引导学生反思学习过程中的不足，提出改进措施。
七、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，了解学生的学习状态。
2. 实践操作：评价学生在实践操作中的技能水平和解决问题的能力。
3. 课后作业：检查学生的课后作业，了解学生对课堂内容的掌握情况。
八、教学拓展1. 数字摄影测量学在工程领域的应用：如建筑设计、土地管理、矿产资源调查等。
浅论摄影测量的发展现状与趋势
浅论摄影测量的发展现状与趋势摄影测量是一门通过摄影手段进行测量和记录地形、物体和现象的科学。
自19世纪初摄影技术诞生以来，摄影测量已经经历了多个阶段的发展，成为现代社会各个领域不可或缺的技术之一。
本文将深入探讨摄影测量的发展现状、趋势以及未来挑战。
传统的摄影测量技术主要基于光学原理，使用胶片相机或数字相机获取图像，通过精确控制摄影参数，实现地形、物体和现象的测量。
传统测量技术具有较高的精度和稳定性，但同时也需要大量的人力、物力和时间投入，限制了其应用范围。
随着数码相机和计算机技术的不断发展，数码测量技术逐渐成为摄影测量的主流。
数码测量技术通过将光学图像转化为数字信号，实现自动化、快速和大范围的测量。
数码测量技术还可以进行实时动态测量和数据处理，提高测量效率和精度。
视觉测量技术是一种基于计算机视觉原理的测量方法，通过计算机视觉技术和算法实现对图像中目标的自动识别和测量。
视觉测量技术具有高效率、高精度和非接触等特点，被广泛应用于工业检测、医学影像和地理信息等领域。
随着智能机器人技术的不断发展，未来的摄影测量将更加注重智能化和自动化。
智能机器人将成为摄影测量的重要工具，实现更加高效、精确和自动化的测量。
深度学习技术在图像识别、处理和管理等方面具有巨大的优势，未来的摄影测量将更加注重与深度学习技术的融合。
通过深度学习算法对图像进行分析，可以提高测量精度和效率，实现更加智能化的测量。
未来摄影测量将更加注重多源数据的综合应用，包括光学图像、雷达图像、热红外图像等多种类型的数据。
通过对多源数据的综合分析和处理，可以提高测量精度和效率，实现更加全面和准确的测量。
无人机和卫星技术将成为未来摄影测量的重要手段，实现更加高效、灵活和实时的测量。
无人机和卫星可以获取大量高精度的图像数据，通过先进的图像处理和分析技术，可以提供更加全面和准确的地形、物体和现象的测量数据。
在城市规划和建筑测量中，摄影测量被广泛应用于地形图测绘、建筑物变形监测和三维建模等方面。
数字像处理与计算机视觉
数字像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉是目前计算机科学与技术领域中的重要研究方向。
它涉及到对图像进行获取、处理、分析和理解的一系列技术与方法。
本文将探讨数字图像处理与计算机视觉的定义、应用领域、技术方法以及未来发展趋势。
1. 定义数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
通过数字图像处理，可以改善图像的质量、提取图像的特征、实现图像的压缩和存储。
而计算机视觉是指利用计算机对图像进行理解与分析的过程，目标是让计算机具备理解图像、模拟人类视觉能力的能力。
2. 应用领域数字图像处理与计算机视觉在很多领域都有广泛的应用。
在医学领域，可以利用数字图像处理技术对医学图像进行分析，以辅助疾病的诊断和治疗。
在工业领域，可以利用计算机视觉对产品进行质量检测和表面缺陷检测。
在智能交通领域，可以利用计算机视觉对交通信号进行识别和分析，以实现智能交通管理。
在安防领域，可以利用计算机视觉对视频图像进行实时监控和异常检测。
3. 技术方法数字图像处理与计算机视觉的技术方法包括图像获取、预处理、特征提取、图像分割、目标识别与跟踪等。
在图像获取方面，可以利用传感器对物体进行采集，获取数字图像。
在预处理方面，可以对图像进行去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少噪声。
在特征提取方面，可以通过边缘检测、纹理分析等方法提取图像的特征。
在图像分割方面，可以将图像分割成不同的区域以实现对不同目标的分析。
在目标识别与跟踪方面，可以利用机器学习和深度学习方法对图像中的目标进行识别和跟踪。
4. 未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的快速发展，数字图像处理与计算机视觉领域也正面临着许多新的机遇和挑战。
未来的发展趋势包括更加智能化的图像处理算法和更加快速高效的计算机视觉系统。
同时，与其他领域的交叉融合也将成为数字图像处理与计算机视觉的重要发展方向，如与机器人技术的结合、与虚拟现实技术的结合等。
数字摄影测量的发展与展望
数字摄影测量的发展与展望数字摄影测量是将数字摄影技术应用于实现三维空间数据采集、模型构建和空间分析的一种技术方法。
随着数字摄影技术的不断发展和完善，数字摄影测量技术也得到了迅速发展。
本文将探讨数字摄影测量技术的发展现状和未来发展趋势。
发展现状数字摄影测量起源于20世纪90年代，起初主要是用于建筑测量和工厂设备管理等领域。
随着数字摄影技术的不断发展和提高，数字摄影测量技术应用领域不断拓展，例如：陆地测绘、水下测量、航空摄影测量等领域。
数字摄影测量技术的发展，主要集中在以下几方面：（1）设备技术不断创新：数字相机、激光扫描仪、无人机等设备的出现和不断提高，使得数字摄影测量能够实现更高精度、更大范围的测量。
（2）算法技术不断进步：数字摄影测量的算法不断创新，例如基于多视图几何约束的三维重建算法、分层网格法、多尺度分析算法等等，提高了测量精度和效率。
（3）应用领域不断扩展：数字摄影测量技术的应用范围不断扩展，如城市规划、工厂设计、地形测绘、文物保护等等领域，为经济社会的发展提供了有力的支撑。
未来展望数字摄影测量技术在未来的发展趋势有以下几个方向：（1）高精度化：数字摄影测量技术将致力于进一步提高精度，满足更高精度的数据采集和模型构建。
（2）智能化：数字摄影测量技术将不断引入人工智能技术，实现现场数据采集、处理与建模的自动化，提高数据处理效率和质量。
（3）大数据化：数字摄影测量技术将引入大数据技术，实现对大规模数据的处理和分析，用于城市规划、安全检测、交通管理等领域。
总之，数字摄影测量技术的发展具有广泛的应用前景，将为人们的生产和生活带来巨大的改变。
数字摄影测量技术的应用和前景展望
数字摄影测量技术的应用和前景展望摄影测量技术作为地理信息领域的重要分支之一，早期主要以传统摄影测量为主，但随着数字技术的不断进步和应用，数字摄影测量技术逐渐崭露头角，成为摄影测量领域的重要发展方向。
本文将围绕数字摄影测量技术的应用和前景展望展开讨论。
一、数字摄影测量技术的应用1. 地理测绘领域数字摄影测量技术在地理测绘领域的应用非常广泛。
通过无人机或航空摄影，可以获取高分辨率、全景视角的影像数据，能够快速获取大范围地理信息，如地形地貌、土地利用、水系分布等。
同时，基于数字摄影测量技术，可以进行三维建模与空间分析，为城市规划、土地利用规划等提供可靠的数据支持。
2. 建筑与工程领域在建筑与工程领域，数字摄影测量技术有着重要的应用价值。
通过无人机或摄影测量系统获取的高精度影像，可以帮助建筑师和工程师进行建筑物的设计与规划。
同时，数字摄影测量技术还可以用于工程施工过程的监测与管理，实时跟踪工程进展情况，提高施工质量和效率。
3. 文化遗产保护与管理数字摄影测量技术在文化遗产保护与管理方面也有着广阔的应用前景。
通过高清晰度影像的获取和数字三维建模技术的应用，可以实现文物的虚拟重建与保护。
同时，数字传承技术的发展，使得文物的数字档案化和数字化保存成为可能，为文化遗产的传承与研究提供了新的手段和渠道。
二、数字摄影测量技术的前景展望1. 精度的提升随着传感器技术不断进步，数字摄影测量技术的精度将不断提升。
高精度传感器和先进的影像处理算法的应用，将进一步提高摄影测量数据的精度，满足多领域的需求。
尤其是在精确测绘和工程测量中，数字摄影测量技术的发展将更加迅猛。
2. 地理信息与智慧城市数字摄影测量技术与地理信息系统的结合，将为智慧城市的发展提供重要的支持。
通过数字摄影测量技术获取的大规模地理信息数据，可以为智慧城市的规划、交通管理、环境监测等提供准确的数据支持。
数字摄影测量技术所带来的高精度、高分辨率的地理信息数据，将为智慧城市的建设和管理提供更好的数据基础。
计算机视觉技术在医学影像分析中的应用
计算机视觉技术在医学影像分析中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术在医学影像分析领域的应用也日益广泛。
计算机视觉技术通过对医学影像进行数字化处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗效率和准确性。
本文将探讨计算机视觉技术在医学影像分析中的应用现状及未来发展趋势。
1. 医学影像分析的挑战医学影像是医生诊断和治疗疾病的重要工具，包括X光片、CT、MRI等多种形式。
然而，传统的医学影像分析存在一些挑战，如人工识别误差大、耗时长、主观性强等。
这些问题限制了医学影像在临床实践中的应用效果。
2. 计算机视觉技术在医学影像分析中的作用计算机视觉技术通过图像处理、模式识别、机器学习等方法，可以对医学影像进行自动化处理和分析，从而实现对影像特征的提取、病变检测、疾病分类等功能。
与传统的人工分析相比，计算机视觉技术具有以下优势：自动化：计算机可以自动提取和分析大量医学影像数据，减少人工干预。
客观性：计算机处理结果客观、准确，避免了人为主观误差。
高效性：计算机处理速度快，可以在较短时间内完成大量影像数据的分析。
3. 计算机视觉技术在不同医学影像领域的应用3.1 X光片分析X光片是最常见的医学影像之一，在骨折、肺部疾病等方面有重要应用。
计算机视觉技术可以帮助医生自动识别骨折位置、评估骨折程度，并辅助进行诊断。
3.2 CT和MRI图像分析CT和MRI图像在肿瘤检测、脑部疾病诊断等方面有广泛应用。
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地定位肿瘤、评估肿瘤大小和生长情况，为临床治疗提供重要参考。
3.3 病理组织切片分析病理组织切片是癌症等疾病诊断的重要手段。
计算机视觉技术可以帮助医生对组织结构、细胞形态进行定量化分析，提高癌症早期诊断准确率。
4. 计算机视觉技术在医学影像分析中的挑战与展望虽然计算机视觉技术在医学影像分析中取得了一定成就，但仍面临一些挑战。
例如，不同设备采集的影像数据差异大、数据量庞大导致处理困难等。
摄影测量及发展趋势
摄影测量及发展趋势摘要本文主要介绍摄影测量发展的三个阶段，并展望一下摄影测量的发展趋势关键字模拟解析数字地球空间信息实时化1、引言二十世纪发展起来的摄影测量学，特别是航空、航天摄影测量是我国传统测绘重要组成部分，在大地、航测和制图三大组成部分中，航测是测制地形图的最基本手段。
由于科学技术的飞速发展，特别是计算机的飞速发展，摄影测量正受到史无前例的影响，正在经历一场深刻的变革。
2、摄影测量的发展历史：摄影测量就是利用摄影技术(主要是航空摄影也可是地面摄影)摄取物体的影像，从而识别此物体并测求其形状及位置。
摄影测量发展至今可分为三个阶段，即模拟摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量。
摄影测量学三个发展阶段的特点：2.1模拟摄影测量在二十世纪三十年代，针对当时的摄影测量仪器，德国著名的摄影测量专家V.Gruber 给摄影测量下了这样的定义：“摄影测量是一种技术，它可以避免计算”。
这是因为，这些摄影测量仪器解决了传统野外测量中前方交会、后方交会的计算问题。
实质上，当时的摄影测量仪器本身就是一台精密的、机械的、模拟计算器。
由于这些仪器均采用光学投影器或机械投影器或是光学一机械投影器“模拟”摄影过程，用它们交会被摄物体的空间位置，所以我们称之为“模拟摄影测量仪器”。
因此，这一发展时期也被称为“模拟摄影测量时代”。
在这时期，能够用来解决摄影测量主要问题的现有的全部的摄影测量测图仪，实际上都以同样的原理为基础，这个原理可以称为“模拟原理”。
该“计算器”用两根精密的空间导杆模拟前方交会，从像点坐标直接解算，给出其模型坐标。
因此，当时的模拟测量仪器，多称为自动测图仪(Autograph)。
所谓自动，就是可以避免人工的计算。
从这个角度来说，摄影测量当时就与计算机联系在一起，而不是真正的不需要计算。
但是所谓自动，它并不是可以离开作业员的观测进行自动测图，而只是避免了人工的计算，不需要人工用“对数表”或机械的手摇计算机，进行前方和后方交会计算。
摄影测量技术在测绘中的应用与发展趋势
摄影测量技术在测绘中的应用与发展趋势摄影测量技术作为现代测绘技术的重要分支，广泛应用于工程测量、地理信息系统、城市规划、环境监测等领域。
本文将探讨摄影测量技术在测绘中的应用以及未来的发展趋势。
一、摄影测量技术的应用领域1. 工程测量在大型工程建设中，如道路、桥梁、隧道等的规划设计和施工中，摄影测量技术被广泛应用。
通过利用航空摄影测量或者无人机进行影像获取，可以高效、精确地获取地物三维坐标信息，为工程测量提供便利。
2. 地理信息系统地理信息系统涉及的地理空间数据获取、管理和分析，都离不开摄影测量技术的支持。
通过航空摄影测量获取高分辨率影像数据，可以为地理信息系统提供准确的影像基础。
3. 城市规划摄影测量技术在城市规划中的应用越来越重要。
通过采集城市的航空影像，可以快速精确地获取城市景观信息，为城市规划和更新提供参考依据。
4. 环境监测近年来，随着环境问题的日益突出，摄影测量技术在环境监测中的应用也越来越重要。
通过获取高质量的遥感影像，可以对环境进行全面监测，及早发现问题并采取相应措施。
二、摄影测量技术的发展趋势1. 高精度化随着科技的不断进步，人们对测绘数据的精度要求也越来越高。
未来的发展趋势将是提高摄影测量技术的精度和分辨率，以更好地满足精细化测绘的需求。
2. 自动化摄影测量过程中的数据处理和分析过程仍然依赖专业技术人员进行手动操作，但随着人工智能技术的发展，未来将有更多的自动化算法应用于摄影测量中，提高测绘工作的效率和准确度。
3. 多源数据融合传统的摄影测量技术主要基于航空摄影数据，但随着无人机技术的发展以及卫星数据的广泛应用，将来摄影测量技术将更多地结合多源数据，利用不同数据源的优势进行测绘工作，提高数据的完整性和精确度。
4. 三维建模随着虚拟现实技术和增强现实技术的快速发展，摄影测量技术将被广泛应用于三维建模领域。
通过获取精确的三维坐标信息，可以为建筑设计、游戏开发、文化遗产保护等提供重要支持。
全自动数字摄影测量系统认知实验报告
全自动数字摄影测量系统认知实验报告一、实验目的1. 了解全自动数字摄影测量系统的基本组成和工作原理。
2. 熟悉全自动数字摄影测量系统的主要功能和应用领域。
3. 掌握全自动数字摄影测量系统的操作方法和注意事项。
二、实验原理全自动数字摄影测量系统是一种基于数字摄影技术和计算机视觉原理的测量系统。
它主要由摄影装置、数据采集与处理装置、控制装置和输出装置组成。
通过摄影装置获取被测物体的图像，数据采集与处理装置对图像进行处理，控制装置对整个测量过程进行控制，输出装置则用于展示测量结果。
三、实验设备1. 全自动数字摄影测量仪2. 计算机3. 相关软件四、实验内容1. 熟悉全自动数字摄影测量仪的硬件结构及其功能。
2. 学习全自动数字摄影测量系统的软件操作，包括参数设置、图像采集、数据处理等。
3. 进行简单的摄影测量实验，掌握测量过程及数据处理方法。
五、实验步骤1. 开启全自动数字摄影测量仪，进行设备自检。
2. 连接计算机，安装并启动相关软件。
3. 设置摄影测量参数，包括焦距、曝光时间等。
4. 放置被测物体，进行图像采集。
5. 导入图像数据，进行预处理，如去噪、校正等。
6. 进行特征提取和匹配，生成三维测量数据。
7. 对测量数据进行后处理，如误差分析、结果输出等。
六、实验注意事项1. 操作全自动数字摄影测量仪时，要小心谨慎，避免碰撞或损坏设备。
2. 确保被测物体放置在合适的位置，以保证图像采集的准确性。
3. 在图像处理过程中，要合理选择参数，避免过度处理或欠处理。
4. 定期对设备进行维护和检查，确保其正常工作。
七、实验结果与分析通过实验，我们对全自动数字摄影测量系统的基本操作有了初步的了解，并成功进行了简单的摄影测量实验。
实验结果表明，全自动数字摄影测量系统能够快速、准确地获取被测物体的三维数据。
八、实验总结通过本次实验，我们对全自动数字摄影测量系统有了更深入的认识，掌握了其基本操作方法，并了解了其在工程测量、地质勘测等领域的应用。
摄影测量的发展与趋势(作业)
一、摄影测量的发展历史：摄影测量学发展至今，经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三个发展阶段摄影测量学三个发展阶段的特点：我国摄影测量的发展历史中国的摄影测量历史最早可追溯到1902年，当年的北洋大学曾用进口的摄影经纬仪做过建筑摄影测量试验。
中国的航空摄影测量始于1931年，浙江省水利局航测队与德国测量公司合作进行首次航空摄影，摄取了钱塘江支流浦阳江一段河道的航片，随后，国民党政府成立航测队。
主要测制了中国局部地区1:1万和1:2.5万军事要塞图，以及湘黔、成渝一带l:5万地形图。
1949年中华人民共和国成立以后，航空摄影得到飞速发展。
国家测绘局、林业、农业、地质、铁道、石油、水利等部门都积极开展了航空摄影。
1980年前，中国利用航空摄影测量主要制作1:25000-1:100000各种比例尺地形图，采用的是分工法和全能法测图。
1980年后，利用解析和数字摄影测量方法，全国范围主要制作1:50000地形图，各省市主要制作1:10000和1:5000地形图，城市则是制作1:1000和1:2000地形图，构成各类GIS的地形数据库。
21世纪初，数码摄影仪面世之后，城市大比例尺航测制作正射影像图得到了迅速发展，现在已经发展到制作三维城市电子地图。
目前，中国已经构建了1:1000000、1:250000和1:50000全国空间数据库，包括的数据产品有DOM、DEM、DLG和DRG四类，还有地名数据库和土地利用数据库等，各省市已经或正在建立1:10000全省空间数据库。
许多大中城市已建立了1:500-1：2000空间数据库。
这些都成为构建“数字中国”、“数字省区”和“数字城市”的重要基础。
2006年国家测绘局启动了西部测图计划，使用了一批新设备、新技术、新航空航天遥感影像，将改写中国西部200多万平方公里无1：50000地形图的历史。
二、摄影测量的发展现状摄影测量在经历模拟摄影测量，解析摄影测量两个发展阶段后，现已进入数字摄影测量阶段，这对整个摄影测量的教学，科研，生产都产生了极其深远的影响。
从摄影测量到计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并 作出决策的科学。它涉及到多个学科领域，如图像处理、机器学习、模式识别等。 计算机视觉技术被广泛应用于人脸识别、智能监控、医学影像分析、自动驾驶等 领域。
数字摄影测量是利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，从而获取目标 的三维几何信息。它是一种非接触、快速、准确的测量方法，被广泛应用于地形 测量、建筑测量、航空航天等领域。数字摄影测量方法包括图像获取、图像处理、 特征提取和匹配等步骤，它能够快速准确地获取大量数据，提高测量效率。
计算机视觉则将继续受益于深度学习和机器学习技术的发展，提高对图像和 视频的理解能力。未来的计算机视觉技术将更加注重对动态图像的处理和理解， 实现更高效的目标检测和跟踪。此外，计算机视觉还将在虚拟现实（VR）和增强 现实（AR）等领域发挥重要作用，为人们提供更为丰富的视觉体验。
结论
摄影测量和计算机视觉是相互关联的领域，各有其独特的优点和应用场景。 在未来的发展中，这两个领域将会有更多的交叉融合和创新应用。作为一名技术 工作者，我们需要全面了解和掌握这两个领域的知识和技术，为推动相关领域的 发展做出贡献。
数字摄影测量网格
数字摄影测量网格是一种基于云计算的摄影测量数据处理方式，它将数据存 储、处理和分析等过程集成在一个开放、共享的环境中。数字摄影测量网格具有 高性能、高可用性和高扩展性等特点，它能够处理大规模、复杂的摄影测量数据， 并且可以实现数据的实时更新和处理。与传统的测量方法相比，数字摄影测量网 格可以大大提高数据处理效率和精度，同时降低了成本和人力资源的投入。
计算机视觉与数字摄影测量在多个领域有着广泛的应用。在智能安防方面， 计算机视觉技术被用于人脸识别、行为分析等，提高安全监控的效率和准确性； 在智能交通方面，计算机视觉技术可以实现对交通场景的实时监控、车牌识别等， 提高交通管理效率；在智慧医疗方面，计算机视觉技术可以应用于医学影像分析、 病理细胞检测等，提高医疗诊断的准确性和效率。
摄影测量专业职业生涯规划书
的职业规划。
职业目标评估
01
02
03
短期目标
评估短期内的职业目标是 否符合个人实际情况和市 场需求，以及是否需要调 整。
中期目标
评估中期职业目标的可行 性和实现路径，确定是否 需要调整计划。
长期目标
评估长期职业目标的可行 性和实现路径，以及是否 符合个人兴趣和价值观。 调整与改进方案技能提升
根据自我评估结果，确定 需要进一步提升的技能， 制定学习计划并付诸实践 。
职业取向
我希望从事与摄影测量相关的职业， 能够将个人兴趣与专业技能相结合， 为社会创造价值。
PART 02
摄影测量专业背景与前景
REPORTING
XXXXX DESIGN
摄影测量专业简介
• 摄影测量是一门通过摄影机获取图像信息，通过图像处理、计 算机视觉等技术实现对客观世界的测量、建模和分析的科学。 随着科技的不断发展，摄影测量已经成为现代空间信息科学的 重要组成部分。
XXX.xxx
摄影测量专业职业生 涯规划书
作者：XXX
20XX-XX-XX
REPORTING
• 自我认识与兴趣 • 摄影测量专业背景与前景 • 职业目标与规划 • 实现职业目标的措施与行动计划 • 评估与调整 • 结语
目录
PART 01
自我认识与兴趣
REPORTING
XXXXX DESIGN
我的兴趣与爱好
PART 03
职业目标与规划
REPORTING
XXXXX DESIGN
短期职业目标
掌握基础技能
在短期内，我计划通过学习和实 践掌握摄影测量专业的基础技能 ，包括摄影测量学、遥感技术、
地理信息系统等。
计算机视觉技术在地理信息系统中的应用
计算机视觉技术在地理信息系统中的应用1 计算机视觉和地理信息系统的概念“计算机视觉”又称机器视觉，它是一门研究通过图像或视频数据观察周围世界的学科，主要以摄像机或摄影机拍摄的图像或视频为原始数据，提取在图像或视频中能观察到的事物。
计算机视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用计算机视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
地理信息系统（GIS , Geographic Information System）是在计算机硬、软件系统支持下，对现实世界（资源与环境）的研究和变迁的各类空间数据及描述这些空间数据特性的属性进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统，它作为集计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学为一体的新兴边缘学科而迅速地兴起和发展起来。
2 计算机视觉技术在地理信息系统各个领域的应用及其关键技术2.1 数字摄影测量与计算机视觉2.1.1 应用探究摄影测量是测绘学科的一个分支，它是对由摄影机摄取的影像(二维)进行量测，测定物体在三维空间的位置、形状、大小乃至物体的运动。
摄影测量在近百年的历史中经历了模拟、解析与数字摄影测量三个阶段 [1]。
数字摄影测量是基于数字影像和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，提取所摄对像以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。
摄影测量进入数字摄影测量时代后将不断深人地利用计算机代替作业员的眼睛，很明显，它已经与计算机视觉紧密联系在了一起。
美国俄亥俄大学的Schenk 教授在其著作《数字摄影测量学》的序言中指出:“数字摄影测量是一门相对年轻的、并且迅速发展的学科。
摄影测量论文
摄影测量的发展与展望摄影测量是通过二维影像进行三维空间量测的学科，它与计算机视觉（C V）、计算机图形学(CG)有密切的关系。
摄影测量有两个基本内容：二维影像的像点坐标x、y与三维空间点坐x、y、z之间的解析关系；影像与影像之间的对应性关系；而这也是摄影测量中的两个基本问题，即解决由二维到三维世界的解析关系和与计算机的对应问题摄影测量的基本方法为摄影过程的反馈；随着3D电影、3D电视、3D影像机逐渐进入人们的生活，3D（thre e dim ensio nal）必将愈来愈被人们说熟悉。
————而3D（立体）则是摄影测量的基本方法摄影测量的应用：学生现在课程里所接触的概念，如：空间后方交会、双像投影测图、相对定向、绝对定向等，都是在十九世纪末提出的，可见，摄影测量最基本最原始的应用即地形如的绘制而随着工业的发展和社会的进步，摄影测量学广泛应用于不同的领域，如：地籍管理，国土资源调查；各种比例尺的地形图、专题图、D TM（数字地面模型）DEM （数字立体模型）制作；地址考察、工程质量管理、建筑物检测、气象检测、环境保护、自然灾害防治、生物医学、公安侦破等等在交通运输中，公路桥梁的勘察设计与施工、公路管理、铁路的选线和控制、港口的管理和监控以及航海图的制作都和摄影测量有着密不可分的联系，铁道部第一勘察设计院从20世纪50年代开始勘测青藏铁路，采用航测数字摄影测量技术完成勘测任务。
这是我国第一条全面应用先进的全数字摄影测量工作站进行全数字测图勘测设计的铁路，第一个应用三维动画和沙盘模型技术，直观形象地反映工程设计的真实效果，为工程建设提供服务。
人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战
人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战摘要：随着移动互联网技术的不断发展与应用，在智能化、自动化应用方面不断地成熟。
其中，人工智能经过不断的研究与应用，优化与改进，已具备成熟的理论、方法、技术，并具备良好的应用效果。
可以说，人工智能将会为人们的生活带来天翻地覆的变化，掀起科技变革与产业变革的浪潮，推动产业形态的转型及升级，甚至形成万物互联的盛况。
本文通过简述人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战，以此促进在大时代背景下测绘遥感水平得以快速的提高。
关键词：人工智能时代；测绘遥感技术；发展机遇；挑战1机器学习及其在摄影测量遥感中的应用1.1机器学习人工智能时代下机器学习逻辑就是利用寻找某些函数关系，通过数据信息使得事物相互勾线、互相连接，最终会出现最为准确的映射反应，使得人工智能系统快速性完成具体学习任务。
1.2摄影测量遥感的应用1.2.1机遇目前在机器学习技术中长时间使用统计学思想，摄影测量与遥感领域也广泛应用着统计学的思想。
例如，测绘遥感期间需通过统计学思想完成监督和非监督目标的分类任务与识别任务，传统的统计学理论在应用期间遥感影像的分类识别任务完成速度很慢，不能确保测绘遥感技术的目标识别准确度与分类的准确度，而使用人工智能技术中的机器学习就可以解决此类问题，通过逐层算法使得机器能够深度地进行神经元网络的训练，创建深度网络系统平台，按照各类测绘遥感的目标任务情况，机器在获得各类特征数据信息之后利用自主学习功能，增强人工智能技术在遥感测绘中的使用效果。
据相关的实践研究与数据分析可以发现，采用深度学习算法与现代统计学思想，将人工智能技术融入测绘遥感领域，能够提升图像识别效果、物体分类效果、语音辨别效果与遥感技术应用效果等，在未来发展的过程中机器学习技术的深度学习功能也会有所进步。
1.2.2挑战测绘遥感技术应用最为重要的就是进行目标的几何定位、提取目标的物理属性，收集二维图像重新创建立体几何图形，合理分类地理物质要素等。
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计算机视觉与数字摄影测量的结合展望摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代就已经与计算机视觉技术紧密的联系在了一起，计算机视觉技术的快速发展给近景摄影测量带来了巨大的变革。
本文分别简要介绍了摄影测量和计算机视觉技术，重点阐述了两者的异同点，最后做出总结。
关键字：计算机视觉；数字摄影测量；差异；影响匹配1前言摄影测量的发展经过了三个阶段，现已进入数字摄影测量阶段。
数字摄影测量以数字影像为基础，通过计算机分析和量测来获取被摄物体的三维空间信息，正在成为国际公认的地球空间数据获取的重要手段[1]。
数字摄影测量利用一台计算机，加上专业的摄影测量软件，就代替了过去传统的、所有的摄影测量的仪器。
其中包括纠正仪、正射投影仪、立体坐标仪、转点仪、各种类型的模拟测量仪以及解析测量仪。
数字摄影测量的发展，计算机不仅可以代替人工进行大量的计算，而且已经完全可能代替人眼来识别同名点，从而为摄影测量开辟了真正的自动化道路[2]。
计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。
80年代以来，计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究[3]。
其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[4]。
数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。
数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。
由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看成是计算机视觉的分支。
2数字摄影测量与计算机视觉的差异2.1出发点不同导致基本参数物理意义不同计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，实现机器人的视觉，它是以眼睛（摄影机）中心与光轴构成的坐标系为准，它定义的平移量是空间坐标系相对于摄影机坐标系的平移量。
而摄影测量是测绘地形图的重要生产手段，它以空间（地面）统一坐标系为基准，如在一个地区进行航空摄影测量，所有摄影机的空间位置与影像的坐标都相对于该空间坐标系。
因此，在摄影测量中的“外定向”是确定影像在空间相对于物体的位置与方位；而计算机视觉通常从另一个方向描述这个问题：搜索物体相对于影像的位置与方位。
2.2出发点不同导致基本公式的不同由于物体与影像基本关系之间的差异，从而引起计算机视觉与摄影测量之间的基本公式的差异。
计算机视觉与摄影测量都是研究物体与影像关系的，因此，描述三维物体与二维影像坐标之间的关系公式是它们的基本公式。
计算机视觉最基本的公式用齐次坐标的投影方程表达为[5,6]：001200000100101c T X x f x R t Y Z y f y M M X MX Z z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （1）式中，M 为3*4阶的投影矩阵，它将摄影机的内、外方位元素全部隐含在其中，它与摄影测量的直接线性变换公式一致。
一般摄影测量多使用量测相机（即预先对相机标定），因而测定每张影像的6个外方位元素是摄影测量的主要任务。
而在计算机视觉的许多应用场合中，求得M 矩阵后，不必再分解相机的内外方位元素，直接将M 矩阵作为摄像机参数，但是它们没有具体的物理意义。
描述影像坐标与物方坐标的摄影测量基本关系式为：01110222333S S S x x a b c X X y y a b c Y Y f a b c Z Z --⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （2）由此可得摄影测量中最基本的共线方程：()()()()()()1110333b b S S S S S S a X X Y Y c Z Z x x f a X X Y Y c Z Z -+-+--=--+-+- ()()()()()()2220333b b S S S S S S a X X Y Y c Z Z y y fa X X Y Y c Z Z -+-+--=--+-+- （3） 它将摄影机的内、外方位元素全部分开表达。
2.3处理的对象不同，处理流程也不同航空摄影测量需要对一个区域测绘地形图，因此影像按航线的条带排列，影像在航带内具有60%的重叠，而在航线间具有20%的重叠。
因此，航带内相邻影像的相对定向（构成一个立体模型）、模型间的连接（构成一条航线的立体模型）、航线间的连接（构成区域）、空中三角测量、区域网平差，从而确定每张影像的外方位元素，是摄影测量最重要的流程之一。
但是计算机视觉处理的范围一般较小，通常为一个立体像对（立体视觉），上述的很多处理方法（如空中三角测量和区域网平差）在计算机视觉中并不需要。
2.4研究方法的不同计算机视觉通常采用矩阵分解[7]确定线性方程直接解，计算机视觉总是设法将非线性问题转化为线性问题，尽可能避免求解非线性方程。
最小二乘法在计算机视觉上也有应用，但是它不是主要方法。
3数字摄影测量与计算机视觉的联系就计算机视觉（特别是计算机立体视觉）的研究内容而言，它与摄影测量十分相近。
计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括其形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[1]。
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，是研究如何利用二维投影图像恢复三维景物世界，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr 提出了一种视觉计算理论并应用了双目匹配上，使两张有视差的平面图产生了深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础[8]。
双目视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如机器人导航、三维测量以及虚拟现实等。
摄影测量是一门从物体二维影像重建三维空间物体的学科。
显然，摄影测量与计算机视觉具有同样的目标，数字摄影测量的发展已经借鉴了许多计算机视觉的研究成果。
摄影测量进入数字摄影测量以来，它已与计算机视觉紧密地连接在一起。
两者的学科内容相似，如计算机视觉研究特征匹配与影像配准，而摄影测量讨论影像相关与影像拼接。
计算机界也在利用立体视觉的原理进行从影像测绘地形图的研究。
最近，人们利用立体视觉的原理，正在探索综合运用同一地区的多张不同角度拍摄所得的照片来恢复出地面的高度信息，以获得真正的三维地形图，并已取得了相当的进展。
在一个立体像对内进行量测的过程中，两者也基本相似。
一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、立体匹配、深度确定及内插等6个部分。
为了降低双目匹配的难度，计算机界很早就开始研究三目立体视觉系统、三目机器人视觉系统、多目立体匹配。
为解决周期性重复特征所引起的误匹配，计算机界提出了对倒距离的求和SSD（sum of square difference）。
多目视觉对于现在的航空数码相机显得尤为重要，“多目立体匹配”可以利用摄影测量的空中三角测量原理，对多度重叠点进行“多方向的前方交会”，既能较有效地解决随机的误匹配问题，同时又能增加交会角，提高高程测量的精度。
在计算机视觉测量当中，同名点的自动匹配是实现测量自动化的必要环节。
通常，目标的自动识别与匹配在计算机视觉测量当中主要通过计算机模式识别等来实现[9]。
多基线立体对于数字近景摄影测量同样至关重要，它的重叠度可以完全由摄影者控制。
多基线立体的出现将有力地解决双目立体匹配的歧义性，并完全有别于传统的摄影测量与传统的近景摄影测量。
计算机视觉界认为从二维影像中恢复三维运动和形状，是计算机视觉的主要目标，并出现了多种方法。
这个问题可以分解为两部分：一个是对应性问题；另一个是给定对应时运动和形状的计算算法的问题。
数字摄影测量在本质上与计算机视觉一样，也是由两部分组成：1）在不同影像上量测的应该是同名点（同名特征）对应性问题。
传统摄影测量都是由作业员的“双目”通过“双目望远镜系统”决定的，它没有成为摄影测量的研究内容。
但进入数字摄影测量以后，“对应性”问题始终是摄影测量关注的焦点；2）影像与影像、影像与空间的解析关系，它始终被视为摄影测量的基本任务。
4结论与展望数字摄影测量事实上已经进入计算机视觉的领域，数字摄影测量的进一步发展必须破除传统摄影测量的束缚，从计算机视觉的观点出发[2]。
摄影测量与计算机视觉两者目的不同，导致它们对物体与影像之间关系的描述也不尽相同，数字摄影测量本身存在着很复杂的空间坐标变换，因此在未来的发展中有必要建立相应的模型实现二者之间的坐标转换，使计算机视觉领域的理论更加顺畅的应用到数字摄影测量中。
数字摄影测量的发展必将与计算机视觉的理论和最新发展紧密结合。
参考文献[1] 查燕萍,张华海.数字摄影测量发展现状与趋势初探[J].江西测绘,2009（4):4-6.[2] 张祖勋.数字摄影测量的发展与展望[J].地理信息世界,2004,2（3):1-5.[3] 王斌,王知衍.计算机视觉中的三维重构建模[J].微计算机信息,2005,21（12):118-120.[4] 马颂德,张正友.计算机视觉——计算理论与算法基础[M].北京:科学出版社,1998.[5] 林君建，仓桂华.摄影测量学[M].北京：国防工业出版社.2010.[6] 冯文灏.近景摄影测量[M].武汉：武汉大学出版社.2002.[7] ForsythDA,PonceJ著，林学,王宏等译.计算机视觉：一种现代方法[M].北京：电子工业出版社,2004.[8] 张梅,文静华.浅谈计算机视觉与数字摄影测量[J].地理信息空间,2010,8(2):15-20.[9] 王芳荣,赵丁选,尚涛等.应用计算机视觉技术进行物体三维重构[J].吉林大学学报:工学版,2008,38(6):1424-1428.。