6.4最小二乘影像匹配
摄影测量学考试资料
1.摄影测量学：对研究的对象进行摄影，根据所获得的构想信息，从几何方面和物理方面加于分析研究，从而对所摄对象的本质提供各种资料的一门学科。
2.像片解析：利用数学分析的方法，研究被摄景物在航片上的影像与所摄物体之间的数学关系，从而建立起像点与物点的坐标关系式。
3.航向重叠：为了满足测图的需要，在同一条航线上，相邻两像片应有一定范围的影像重叠，称之为航向冲向重叠4.旁向重叠：相邻航线也应有足够的重叠，称为旁向重叠。
5.航向重叠一般要求为p%=60%——65%，最小不得小于53%；旁向重叠要求为p%=30%——40%，最小不得小于156.航向重叠度与旁向重叠度是进行立体观察，立体量测及像片连接的必须条件7.摄影基线B：摄影瞬间相邻两摄站的空间距离8.引起像片上影像产生误差的因素包括：物镜畸变，感光材料变形，大气折射，地球曲率。
9.空中航摄质量评定：1）空中航摄质量评定：空中摄影摄影质量评定：**负片上的影像是否清晰，框标影像是否齐全，像符四周指示器是否清晰2）**由于太阳的高度角，地物的阴影长度是否超过规范3）**航摄负片上是否存在云影、划痕、折伤和乳剂脱落现象4）负片的反差5）航带的直线性、航带间的平行性、像片间的重叠度、航高差、摄影比例尺等指标的评定10.像片的方位元素：描述航空摄影瞬间摄影中心与像片在地面设定的空间坐标系中的位置与姿态的参数称为像片的方位元素。
11.内方位元素：表示摄影中心与像片之间相关位置的参数称为内方位元素12.外方位元素：表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数称为外方位元素13.中心投影的构像方程式14.中心摄影的构像方程式的应用：1）单像空间后方交会2）光束法区域网平差的基本公式3）解析测图仪的数字摄影的基础4）利用DEM进行单张像片测图15.人造立体视觉必须符合自然界立体观察的四个条件：1）两张像片必须是在两个不同位置对同一景物摄取的立体像对2）每只眼睛必须只能观察像对的一张像片3）两像片上相同景物（同名像点）的连线与眼睛基线应大致平行4）两像片的比例尺相近（差别<15%）否者需用ZOOM系统等进行调节16.双像解析摄影测量：按照立体像对与被摄物体的几何关系，以数学计算方式，通过计算机解求被摄物体的三维空间坐标，称之为双像解析摄影测量17.解析法处理立体像对的常用方法：1）利用像片的空间后方交会与前方交会求解地面目标的空间坐标2）利用相对定向和绝对定向求解地面目标的空间坐标3）利用光束法双像解析摄影测量求解地面目标的空间坐标18.解析相对定向：用于描述两张像片相对位置和姿态的参数称相对定向元素，用解析计算的方法解求相对定向元素的过程称为解析相对定向。
无人驾驶飞机精确定位方法研究
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： ＧＰＳ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｌｏｃａｔｅ ａｎｄ ｎａｖｉｇａｔｅ ｔｈｅ Ｒｅｍｏｔｅｌｙ Ｐｉｌｏｔｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ（ ＲＰＶ） ｗｉｄｅｌｙ， ｂｕｔ ｉｔ ｉｓ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｉｎ ｗａｒｔｉｍｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ａｒｅａ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｍｅｔｈｏｄ ｌｏｃａｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｔｈｅ ＲＰＶ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ－ ｐｏｉｎｔｓ， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｔｈａｔ ＲＰＶ ｃａｎ’ｔ ｂｅｅｎ ｌｏｃａｔｅｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｂｙ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ－ ｐｏｉｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ＲＰＶ ａｌｔｅｒａｂｌｅ ａｔｔｉｔｕｄｅ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｉｒｓｔｌｙ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ＲＰＶ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｕｓｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｓｏ ａｓ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｏｂｖｉｏｕｓ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ ｅｎｏｕｇｈ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｌｅａｓｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ － ｐｏｉｎｔｓ， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｓｐａｃｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＲＰＶ． Ｋｅｙｗｏ ｒ ｄｓ ： ｒｅｍｏｔｅｌｙ ｐｉｌｏｔｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅｓ （ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ） ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ， ｓｐａｃｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ， ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ， ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
数字影像最小二乘法匹配
vv
(g2
g2 g1 g2 2
g1 )2
(
g2 g1 g2 2
)2
g
2 2
2
g2 g1 g2 2
g2 g1
g12
vv
g12 (
g2 g1)2 g2 2
相关系数
2
(
g2 g1 )2
g1 2
g2 2
相关系数与vv的关系
1 n
2 v 2 g
信噪比 方差
SNR g v
ˆ
2 x
1 n SNR
2 v 2 g
相关系数与信噪比之间的关系
(SNR)2
1
(1 2)
ˆ
2 x
(1
n
2
)
2 v 2 g
可以得到一些很重要的结论：
影像匹配的精度与相关系数 有关，相关系数愈大则精度愈 高。它与影像窗口的“信噪比” 有关，信噪比愈大，则匹配的 精度愈高。
3．把握文章的艺术特色，理解虚词在文中的作用。
4．体会作者的思想感情，理解作者的政治理想。一、导入新课范仲淹因参与改革被贬，于庆历六年写下《岳阳楼记》，寄托自己“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”的政治理想。实际上，这次改革，受
到贬谪的除了范仲淹和滕子京之外，还有范仲淹改革的另一位支持者——北宋大文学家、史学家欧阳修。他于庆历五年被贬谪到滁州，也就是今天的安徽省滁州市。也是在此期间，欧阳修在滁州留下了不逊
影像匹配的精度还与影像的纹
理结构有关，即与 ( g / g) 有关。 特别 是g 当愈大，则影像匹配精
第六章最小二乘影像匹配
二．单点最小二乘影像匹配
采用最小二乘影像匹配，解求变形参数 的改正值dh0,dh1, da0,…。
计算变形参数 a0i xa0i 21 daa0 0iaa10ix1daa1i2y b0i 1da2i
g2 g1 g 22
1
h0
1 n
(
g1
g2 ( g2 )h1 )
h0 0
h1
g2 g1 g 22
1
一．最小二乘影像匹配原理
消除了两个灰度分布的系统的辐射畸变后，其残余的灰度差 的平方和为
v h0 h1g2 ( g1 g2 )
vv
(g2
1
da0i
db0i
0 1 da1i
db1i
b b a db b db i 0 i 11
0i 1 0 i 1 i 1 i
1
ida2i
1 i
a01i 1
1
a1i i 11
1
a2i 1i
x
1 i
1
2 i
b b a db b db 12 db2i 2b0i1 b1i21 b2i11 y 2
g1g2
g2 2
h1
g1
g2 n
(
g2 )2 n
g2 g1 g 22
1
h0
1( n
g1
g2 (
g2 )h1 )
一．最小二乘影像匹配原理
对g1，g2中心化处理 g1 0; g2 0;
影像匹配基础理论与算法
四像元平均
九像元平均
金字塔影像层的确定方法
原始影像称第零层，第一层影像每一像素相当于零层（ 原始影像称第零层，第一层影像每一像素相当于零层（l×l）l 个像素， 层影像每一像素相当于零层的（ 个像素，第k层影像每一像素相当于零层的（l×l）k个像素
由影像匹配窗口大小确定金字塔影像层数
w＜INT（n/lk＋0.5）＜l·w ＜ 影像 长度
1 T
(τ ) =
lim
T →∞
∫
T
0
x ( t ) y ( t + τ ) dt
估计值
ˆ xy ( τ ) = 1 R T
∫
T
0
x ( t ) y ( t + τ ) dt
当x(t)=y(t)时 时 R xx ( τ ) =
自相关函数
∫
+∞ −∞
x ( t ) x ( t + τ ) dt
均值
R xx ( τ ) =
一.常见的五种基本匹配算法
同名点的确定是以匹配测度为基础 同名点的确定是以匹配测度为基础 匹配测度
G ( g ij )
武汉大学摄影测量学历年研究生入学考试试题(99-08)[1]
![武汉大学摄影测量学历年研究生入学考试试题(99-08)[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/344284641ed9ad51f01df272.png)
武汉大学
2006 年攻读硕士学位研究生入学考试试题
科目名称：摄影测量学
科目代码：847
一、 简答题（共 5 小题，每小题 10 分，共 50 分）
1. 单像空间后方交会中外方位元素的初始值如何确定？空间后方交会结果的 精度如何评定？导致空间后方交会的解不唯一的主要原因是什么？
2. 以ϕ、ϖ、κ 转角系统为例，对于空间直角坐标系的旋转矩阵 R = Rϕ Rϖ Rκ ， 试写出旋转矩阵 R 中 9 个方向余弦（a1,a2,……,c3）的完整表达式。
数字地面模型制作数字正射影像？
7. （本题 10 分）已知平地上一栋矩形平顶房屋的矢量数据Pi（Xi、Yi、Zi），
i=1,2,3,4，其中Zi是房顶高程，地面高程为Z0，如何绘出该房屋的立体透 视图？
武汉大学
2003 年攻读硕士学位研究生入学考试试题
科目名称：摄影测量学
科目代码：773
一、 名词解释（共 5 小题，每小题 8 分，共 40 分）
3. 数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）的主要区别是什 么？通过哪些方法可获取某些区域的 DEM 或 DSM（要求说明所 获取的是 DEM 还是 DSM）？
4. 真正射影像（True-orthophoto）的含义是什么？以数字微分纠正为 例，真正射影像与传统正射影像在制作过程中主要的差别在哪 里？
提示：仿射变换公式为：
⎧ ⎨ ⎩
x y
= =
a0 b0
+ +
a1 b1
x'+ a x'+b2
2y y'
'
2. 数字高程模型的表达形式主要有哪几种？各有何优缺点？数字高程模型主 要有哪些应用？
最小二乘影响匹配
最小二乘影像匹配刖言最小二乘影像匹配（Least Squares Image Matchi ng是由德国Ackerma nn教授提出的一种高精度影像匹配算法，该方法的影像匹配可以达到1/10甚至1/100 像素的高精度，也即可以达到子像素级。
为此，最小二乘影像匹配也被称为“高精度影像匹配”。
它不仅可以应用于一般的数字地面模型，生产正射影像图，而且可以用于控制点的加密以及工业上的高精度量测。
由于在最小二乘影像匹配中可以灵活地引入各种已知参数条件（如共线方程等几何条件、已知的控制点坐标等），从而进行整体平差。
它不仅可以解决“单点”的影像匹配问题影像匹配问题，以求其“视差”；也可以直接求解空间坐标；而且可以同时解求待定点的坐标与影像的方位元素；还可以同时解决“多点影像匹配或“多片”影像匹配。
另外，在最小二乘影像匹配系统中，可以很方便的引入“粗差检测”，从而大大提高影像匹配的可靠性。
由于最小二乘影像匹配方法具有灵活、可靠和高精度的特点，因此，它受到了广泛的应用，得到了很快的发展。
当然，这个系统也有缺点，如当初始值不太精确时，系统的收敛性等问题有待解决。
1、最小二乘法影像匹配的基础理论与算法影像匹配实际上就是两幅或多幅影像之蜘识别同名点. 它是数字摄影测量的核心问题。
我们知道要匹配的点的同名像点肯定在其同名核线上。
在进行最小二乘影像匹配之前。
需要先进行粗匹配。
然后在粗匹配的基础上用最小二乘法进行精匹配。
1. 1基于数字影像几何纠正法提取核线，利用共面方程确定同名核线核线在航空摄影测量上是相互不平行的，它们相交于一点一一核点。
但是如果将影像上的核线投影（或者称为纠正）到一对“相对水平”一一平行于摄影基线的影像对上后，则核线相互平行。
正是由于“水平”的像片具有这么一特性，我们就有可能在“水平”像片上建立规则的格网，它的行就是核线。
核线上像元素（坐标为xt、yt）的灰度可由它对应的实际像片的像元素的坐标为x,y的灰度求的，即g （xt，yt）--g（x ，y）。
最小二乘影响匹配
最小二乘影像匹配前言最小二乘影像匹配（Least Squares Image Matching）是由德国Ackermann教授提出的一种高精度影像匹配算法，该方法的影像匹配可以达到1/10甚至1/100像素的高精度，也即可以达到子像素级。
为此，最小二乘影像匹配也被称为“高精度影像匹配”。
它不仅可以应用于一般的数字地面模型，生产正射影像图，而且可以用于控制点的加密以及工业上的高精度量测。
由于在最小二乘影像匹配中可以灵活地引入各种已知参数条件（如共线方程等几何条件、已知的控制点坐标等），从而进行整体平差。
它不仅可以解决“单点”的影像匹配问题影像匹配问题，以求其“视差”；也可以直接求解空间坐标；而且可以同时解求待定点的坐标与影像的方位元素；还可以同时解决“多点影像匹配或“多片”影像匹配。
另外，在最小二乘影像匹配系统中，可以很方便的引入“粗差检测”，从而大大提高影像匹配的可靠性。
由于最小二乘影像匹配方法具有灵活、可靠和高精度的特点，因此，它受到了广泛的应用，得到了很快的发展。
当然，这个系统也有缺点，如当初始值不太精确时，系统的收敛性等问题有待解决。
1、最小二乘法影像匹配的基础理论与算法影像匹配实际上就是两幅或多幅影像之蜘识别同名点．它是数字摄影测量的核心问题。
我们知道要匹配的点的同名像点肯定在其同名核线上。
在进行最小二乘影像匹配之前。
需要先进行粗匹配。
然后在粗匹配的基础上用最小二乘法进行精匹配。
1．1基于数字影像几何纠正法提取核线，利用共面方程确定同名核线核线在航空摄影测量上是相互不平行的，它们相交于一点——核点。
但是如果将影像上的核线投影(或者称为纠正)到一对“相对水平”——平行于摄影基线的影像对上后，则核线相互平行。
正是由于“水平”的像片具有这么一特性，我们就有可能在“水平”像片上建立规则的格网，它的行就是核线。
核线上像元素(坐标为xt、yt)的灰度可由它对应的实际像片的像元素的坐标为x，y的灰度求的，即g（xt，yt)--g(x，y)。
关于图像匹配的综述
关于图像匹配的综述1.图像匹配的背景及定义1.1图像匹配的背景及意义图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。
图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。
图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。
它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。
现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。
1.2图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。
通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。
图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。
图像匹配的具体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。
由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。
同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。
在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。
2.图像匹配算法的分类图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。
实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。
通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。
1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。
医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程与对齐准确性评估
医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程与对齐准确性评估磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，广泛应用于疾病的诊断与治疗。
然而，在进行医学影像处理时，经常需要将不同时间点或不同模态的磁共振图像进行对齐，以实现准确的定量分析和比较。
本文将介绍医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程，并探讨其对齐准确性评估的方法。
首先，我们来了解磁共振图像配准的基本原理。
磁共振图像配准是将两个或多个磁共振图像进行空间上的对齐，使得它们在解剖结构上相互匹配。
简单来说，配准的目标是将不同图像中的相同结构对应起来，从而实现相同位置和尺寸的像素在不同图像中具有相同的空间坐标。
配准技术的基本原理包括特征提取、特征匹配和图像变换。
在磁共振图像配准中，常用的特征提取方法有基于边缘、基于强度和基于特征点等。
基于边缘的方法通过检测图像中的边缘特征，提取结构信息。
基于强度的方法则利用图像中的灰度级信息，提取图像的亮度分布特征。
基于特征点的方法则通过检测图像中的显著特征点，如角点或斑点等，提取唯一标识的特征。
特征匹配是指在两个或多个图像中寻找相同或相似特征，并将其进行匹配。
常用的特征匹配算法有基于相关系数、基于相似度和基于相位等方法。
匹配过程可以利用最小二乘法、RANSAC算法等进行优化，以提高匹配的准确性。
图像变换是将配准前的图像进行变换，使得它们与配准后的图像具有相同的空间坐标。
常见的图像变换方法有刚体变换、仿射变换和非刚性变形等。
在实际的磁共振图像配准应用中，有一些常见的技术和工具可以帮助实现高质量的配准结果。
例如，可以利用现成的图像处理软件，如FSL （FMRIB Software Library）、ANTS（Advanced Normalization Tools）和SPM（Statistical Parametric Mapping）等，它们提供了丰富的配准算法和工具。
摄影测量基础考试资料整理
填空题:摄影测量: 摄影测量学是利用光学摄影机获取的像片，经过处理以获取被摄物体的形状、大小、位置、特性及其相互关系的一门学科,经过了模拟,解析,数字摄影测量阶段.像片重叠:航向60%,旁向30%.摄影测量常用的坐标系：(像框标坐标系)/像平面坐标系、像空间坐标系、像空间辅助坐标系、地面摄影测量坐标系、地面测量坐标系。
摄影测量加密按平差范围可分为单模型、单航带和区域网三种方法。
按数学模型可分为航带法、独立模型法和光束法三种方法。
摄影测量的发展经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三个阶段。
GPS 辅助空中三角测量的作用是:大量减少甚至完全免除地面控制点，缩短成图周期，提高生产效率，降低生产成本。
坐标重心化目的：减少模型点坐标在计算过程中的有效位数，以保证计算的精度;采用了重心化坐标之后，可使法方程式的系数简化，个别的数值变成零，部分未知数可以分开求解，从而提高计算速度;双眼观察立体像对所构成的立体模型称为立体视模型。
航带法区域网平差的观测值为重心化摄测坐标，平差单元为航带模型；光束法区域网平差的观测值为像点坐标，平差单元为单张像片。
表示航摄像片的外方位角元素可以采用以Y轴为主轴的ϕ− ω − κ 、以X轴为主轴的ω ‘-ϕ’–κ’−和以Z轴为主轴的A -α–kα三种转角系统。
从航摄像片上量测的像点坐标可能带有摄影材料变形、摄影机物镜畸变、大气折光误差和地球曲率误差四种系统误差。
要将地物点在摄影测量坐标系中的模型坐标转换到地面摄影测量坐标系，最少需要2个平高点和1个高程地面控制点。
人眼观察两幅影像能产生立体视觉的基本条件是：在不同摄站获取的具有一定重叠的两幅影像、观察时每只眼睛只能看一张像片、两幅影像的摄影比例尺尽量一致和两幅影像上相同地物的连线与眼基线尽量平行。
GPS 辅助空中三角测量的目的是大大减少摄影测量加密所需的地面控制点数。
中心投影共线条件方程表达了摄影中心、像点和对应地物点三点位于同一直线的几何关系。
相关系数和最小二乘法的影像匹配
相关系数和最小二乘法的影像匹配作者：周天来源：《中国科技博览》2015年第07期[摘要]影像匹配是利用函数算法在两幅影像间识别同名点。
影像匹配有很多基本算法，其中相关系数算法是通过相关系数作为相似性测度的灰度匹配，速度较快也比较成熟。
相关系数得到的匹配是像素级。
为了使匹配更加精确采用最小二乘法影像来提高匹配的精度和可靠性，达到子像素级。
文章介绍了相关系数影像匹配和最小二乘法影像匹配的原理、算法的设计与实现，并采用核线影像对作为数据源，先用点特征提取算法提取特征点，然后用相关系数法进行初匹配，最后用最小二乘法提高精度，得到了最后结果。
[关键词]影像匹配点特征提取相关系数最小二乘法中图分类号：S125 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）07-0396-01引言随着科学技术的迅猛发展，影像匹配已成为现代信息处理，特别是图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，并在计算机视觉、数字摄影测量、遥感图像处理、资源分析、医学图像配准、肖像和指纹识别、光学和雷达跟踪、飞行器巡航制导、导弹地形匹配及投射系统的导航目标制导等领域得到了广泛的应用。
影像匹配实质上是在两幅或多幅影像上识别同名点的过程，同名点的确定是以匹配测度为基础的。
目前，影像匹配的算法主要分为基于灰度的匹配和基于特征的匹配。
同名点的确定是以匹配测度为基础的，其中相关系数就是测度中的一种。
相关系数法是一种基于灰度的匹配。
这种方法基于统计理论，对像点进行灰度检测，并利用一定的算法进行相似性度量，即计算相关系数。
相关系数是标准化的协方差函数，即协方差除以两信号的方差得到。
当相关系数最大时，就认为是同名像点。
最小二乘法在影像匹配中的应用是 20 世纪 80 年代发展起来的，该方法充分利用了影像窗口内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，即影像匹配精度可达到子像素等级。
为此，最小二乘影像匹配被称为“高精度影像匹配”，它不仅仅可以被用于一般的产生数字地面模型，生产正射影像图，而且可以用于控制点的加密（空中三角测量）及工业上的高精度量测。
东华理工大学摄影测量考试重点
像片比例尺：把摄影像片当作水平像片，地面取平均高程，航摄像片上的线段为l的影像与地面上相应线段的水平距离L的比值．摄影航高：当取摄区内的平均高程作为摄影基准面时，摄影瞬间摄影机物镜中心至该面的距离。
绝对航高：摄影瞬间摄影机物镜中心相对于平均海平面的航高。
相对航高：摄影瞬间摄影机物镜中心相对于某一基准面或某一点的高度．摄影基线：航线方向相邻两个摄影站点间的空间距离．常用B表示航向重叠：同一航线内相邻像片之间的影像重叠．航线重叠一般要求P%=60%~65%，最小不得小于53%旁向重叠：两相邻航带像片之间的影像重叠．旁向重叠要求q%=30%~40%，最小不得小于15%像片倾角：在摄影瞬间摄影机轴发生倾斜，摄影机轴与铅垂线方向的夹角．一般要求倾角不大于2度，最大不超过3度。
航线弯曲：把一条航线的航摄像片根据地物影像拼接起来，各张像片的主点连线不在一条直线上，而呈现为弯弯曲曲的折线。
像片旋角：相邻像片的主点连线与像幅沿航线方向两框标连线间的夹角，用k表示。
一般要求k不超过6度，最大不超过8度。
像片解析：利用数学分析的方法，研究被摄影物在航片上的成像规律（像片上得摄影与所摄影物之间的数学关系）从而建立起像点与物点得坐标关系像片的方位元素：确定摄影瞬间摄影物镜与像片在地面设定的空间坐标系中的位置与姿态的参数．像片的内方位元素：描述摄影中心与像片之间相互位置的参数．包括三个参数，即摄影中心S到像片的垂距f及像点在框标坐标系中的坐标x。
，y。
像片的外方位元素：在恢复内方位元素的基础上，确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态参数像点位移：由于在实际航空摄影时，在中心投影的情况下，当航摄的飞机姿态出现较大倾斜或地面有起伏时，会导致地面点在航摄像片上的构象相对于理想情况下的构象所产生的位置差异．内定向：建立影像扫描坐标与像点坐标的转换关系，求取转换参数。
相对定向：通过量取模型的同名像点，解算两相邻影像的相对位置关系绝对定向：通过量取地面控制点对应的像点坐标解算模型的外方位元素，将模型纳入大地坐标。
武汉大学《摄影测量学》复习题库
熟悉 1818 立体坐标量测仪的基本结构，立体观察，坐标量测。 左右视差（p）读数鼓
上下视差（q）读数鼓
x 读数鼓
x 手轮 y 手轮
3. 资料准备
一个 18cm×18cm 的立体影像对
y 读数鼓
左右视差手轮 上下视差环
左像片
右像片
4. 操作步骤
仪器归零：各个手轮应放在零读数位置上，左、右测标分别对准左、右像片盘的中心即仪器 坐标系与像片坐标系重合。
Z 2195.17
728.69 2386.50
757.31
4. 操作步骤
上机调试程序并打印结果。
“POS 辅助光束法平差系统 WuCAPS”使用
1. 目的
通过参观 POS 辅助光束法区域网平差程序系统 WuCAPS,使学生初步了解摄影测量区域网平差 的基本功能和一般作业流程。
2. 内容
指导教师讲解摄影测量区域网平差的基本概念、主要功能及一般作业流程。学生按照要求，完 成一些简单的操作，例如，内定向、相对定向、绝对定向、航带法区域网平差、光束法区域网平差、 GPS 辅助光束法区域网平差、POS 辅助光束法区域网平差等。
像片定向：移动 x 手轮，单眼观察测标的移动看是否沿像片上的 x 轴向运动，若测标不在 x 轴向上，则需要用κ 螺旋旋转像片，使测标保持在 x 轴上移动。
坐标量测：移动 x，y，p，q 手轮，使测标立体切准量测像点，并记下相应读数鼓上的读数。 坐标计算：x1=x-x0，y1=y-y0，x2=x1-(p-p0)，y2=y1-(q-q0)，其中，x0，y0，p0，q0为仪器零位置。
的方法？
5. 什么是共线条件方程式？试推导其数学表达式，并说明它在摄影测量中的应
用。
数字摄影测量学习题
数字摄影测量学习题与参考答案一、名词解释1、数字摄影测量：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。
2、计算机辅助测图（机助测图）以计算机及其输入、输出设备为主要制图工具实现从影像中提取地图信息及其转换、传输、存贮、处理与显示。
3、影像的颗粒噪声：采用摄影方式获得光学影像，由于卤化银颗粒的大小和形状以及不同颗粒状曝光与显影中的性能都是一些随机因素，这就形成了影像的颗粒噪声。
4、Shannon 采样定理：当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时，l f x 21≤∆根据采样数据可以完全恢复原函数g(x)。
称fl 为截止频率或Nyquist频率。
5、影像灰度的量化：是把采样点上的灰度数值转换成为某一种等距的灰度级。
6、比特分割就是将量化后的数据分成不同的比特位, 依次取出某一比特位上的值（0或1）或形成二值图像。
在每个比特位上交替地以黑白标记表示0和1。
7、影像分割将一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。
8、分频道相关：先对原始信号进行低通滤波，进行粗相关，将其结果作为预测值，逐渐加入较高的频率成分，在逐渐变小的搜索区中进行相关，最后用原始信号，以得到最好的精度。
9、金字塔影像结构：对二维影像逐次进行低通滤波，增大采样间隔，得到一个像元素总数逐渐变小的影像序列，将这些影像叠置起来颇像一座金字塔，称为金字塔影像结构。
10、多测度（多重判据）影像匹配利用多个匹配测度进行判别，当满足所有条件时，才认为是同名影像。
11、影像匹配：12、彩色变换：是指将红、绿、蓝系统表示的图像变换为用强度、色度、饱和度系统表示的图像的处理方法。
13、图像的复合（融合）Image Fusion将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。
摄影测量重点
第一章1摄影测量学定义：摄影测量是从非接触成像系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体几何、属性等可靠信息的工艺、科学和技术。
2摄影测量分类：按距离远近：航空、航天、近景、显微摄影测量；按用途：地形、非地形摄影测量；按处理手段：模拟、解析、数字摄影测量。
摄影机平台：航天摄影测量，航空摄影测量，地面摄影测量，水下摄影测量。
3摄影测量任务：地形测量领域：各种比例尺的地形图、各部门专题图，建立地形数据库，提供地理信息系统所需要的基础数据；非地形测量领域：生物、医学、公安侦破、考古、建筑物变形监测。
4物理投影：光学的、机械的或光学-机械的模拟投影。
数字投影：利用计算机实时地进行投影光线(共线方程) 的解算，从而交会被摄物体的位置。
第二章1基础知识：1摄影机主距：航空摄影机物镜中心至底片面的距离是固定值，称为航空摄影机主距(f),也叫像片主距，与物镜焦距基本一致。
2框标：设置在摄影机焦平面上位置固定的光学机械标志，用于在焦平面(即像片)上建立像方坐标系。
3摄影比例尺：航摄影像上线段I与相应地面线段L的水平距之比。
1/m=l/L=f/H4航高：摄影飞机在摄影瞬间相对某一水准面的高度。
分为相对和绝对，用H表示。
5竖直摄影：摄影瞬间摄影机的主光轴近似与地面垂直，偏离铅垂线的夹角小于3°，夹角为像片倾角。
6航向重叠：同一条航线内相邻像片之间的影像重叠。
Px%=px/lx*100% 要求60% 最小53%旁向重叠：相邻航线间的影像重叠。
Py%=py/ly*100% 要求30% 最小15%飞行航线一般为东西方向，要求航线相邻两张像片应有60%左右的航向重叠度，相邻航线的像片应有30%左右的旁向重叠度。
7摄影基线：航向相邻两个摄影站间的距离(两次曝光的时间间隔内飞机飞过的距离)。
8航线弯曲：把一条航线的航摄像片根据地物影像拼接起来，各张像片的主点连线不在一条直线上，而呈现为弯弯曲曲的折线，称为航线弯曲。
安徽理工大学_摄影测量与遥感思考题库
一．填空题1. 摄影测量与遥感要解决的是所获信息的“2W”问题，即where(在哪儿)和what(是什么)这两大问题。
2、摄影测量的发展经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三种方法。
3.同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为航向重叠,一般在60%以上。
相邻航线的重叠称为旁向重叠,重叠度要求在24%以上。
4.摄影中心且垂直于像平面的直线叫做主光线（轴），它与像平面的交点称为像主点。
5.航空摄影像片为中心投影。
6.摄影测量中常用的坐标系有像平面坐标系、像空间坐标系、像空间辅助坐标系、摄影测量坐标系、地面测量坐标系和地面摄影测量坐标系。
7.像点a、摄影中心S和物点A在同一条直线上，这三点之间的数学关系式称为共线条件方程式（或中心投影构像方程，万能公式）8.利用航摄像片上三个以上像点坐标和相应的地面点坐标，计算像片的外方位元素的工作，称为单张像片的空间后方交会。
9..相对定向的目的是确定相邻像片之间的相对位置关系，最少需要5对同名像点。
10.解求单张像片的外方位元素最少需要3个平高地面控制点。
11.采用连续法对像对进行相对定位时，通常采用左像片的像空间直角坐标系作为描述两张像片相对位置的像空间辅助坐标系。
12.单元模型的绝对定向最少需要2个平高和1个高程地面控制点。
13.两个空间直角坐标系间的坐标变换最少需要2个平高和1个高程地面控制点。
14.恢复立体像对左右像片的相互位置关系依据的是共面条件方程。
15.解析空中三角测量根据平差计算范围的大小，可分为单模型解析空中三角测量、单航带解析空中三角测量和区域网解析空中三角测量三类。
16.影像数字化包括采样和量化两项内容。
17.用于影像匹配的特征分为点特征和线特征两种。
18.基于灰度的影像相关的基本方法有相关系数法、协方差法和高精度最小二乘相关19.为了获得纠正影像格网的灰度值，有两种方案，分别称为直接法方案和间接法方案。
19.遥感技术的分类方法很多，按电磁波波段的工作区域，可分为可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感等。
最小二乘影像匹配
河南理工大学测绘学院遥感科学与技术系 数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
§ 5.3 最小二乘影像匹配 [三]单点最小二乘影像匹配算法
3、误差方程的建立 v = h0 + h1 g 2 (a0 + a1 x + a2 y, b0 + b1 x + b2 y ) − g1 ( x, y )
1
2 2 2
ρ =
2
∑g ∑g
2 1
(∑ g1 g 2 ) 2
2 2
则：
ρ = 1−
∑ vv ∑g
2 1
= 1−
1 ∑ g12 ∑ vv
“相关系数最大”→“信噪比为最大” 相关系数最大” 相关系数最大 信噪比为最大” 因为没引入几何变形参数， 因为没引入几何变形参数，所以匹配结果是以 整像素为单位。 整像素为单位。
y
由于在数字影像匹配中， 由于在数字影像匹配中，灰度均是按规则格网排列的 离散阵列，且采样间隔为常数，可被视为单位长度， 离散阵列，且采样间隔为常数，可被视为单位长度，故 上式中的偏导数均用差分代替： 上式中的偏导数均用差分代替：
ɺ ɺ g y = g j (I , J ) = 1 [ g 2 ( I , J + 1) − g 2 ( I , J − 1)] 2 1 ɺ ɺ g x = g i ( I , J ) = [ g 2 ( I + 1, J ) − g 2 ( I − 1, J )] 2
在建立误差方程式时， 在建立误差方程式时，可采用以目标区中 心为坐标原点的局部坐标系。 心为坐标原点的局部坐标系。由误差方程式 建立法方程式
数字摄影测量学习题总结
1、模拟影像的数字化主要由（采样）与（量化）两个过程来完成。
2、在对影像分辨率为25lps/mm的像片进行数字化时，最佳的采样间隔应为（）微米。
3、在实际构建金字塔影像时，一般采用（）或（）个像元求平均，但最常用的是（）个像元求平均。
4、数字摄影测量将影像特征分为（点特征）、（线特征）和（面特征）。
5、Laplace算子是一（）滤波器，因此对影像（）非常敏感。
6、基于灰度的影像匹配的相似性测度主要有（）、（）、（）、（）、（）。
7、数字摄影测量系统的硬件主要由（）、（）和（）等组成。
手轮、脚盘、脚踏、接口盒、立体发生器和立体眼镜8、最小二乘匹配同时考虑了（局部影像的灰度畸变和几何畸变），因此有很高的匹配精度。
1、数字摄影测量和摄影测量有什么联系和区别？2、DEM有哪几种主要的形式，其优缺点各是什么？（6分）3、什么是影像匹配？基于灰度的影像匹配的基本过程如何？（6分）影像匹配是在两幅(或多幅)影像之间识别同名元素(点)的过程,它是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题。
4、什么是点特征提取算子？主要点特征提取算子有哪些？（6分）点特征提取算子是指运用某种算法使图像中独立像点更为突出的算子，它又被称为兴趣算子或有利算子，主要用于提取我们感兴趣的点（如角点、圆点等）。
Moravec 算子 Harris 算子 Forstner 算子 SUSAN 算子5、DEM 在测绘中有哪些应用？（6分）绘制等高线、坡度、坡向图、立体透视图、制作正射影像图、立体景观图、立体匹配片、立体地形模型、地图的修侧。
1、试述直接法和间接法数字微分纠正的特点及间接法纠正的主要过程。
（10分2试述“灰度差的平方和最小”影像匹配和“最小二乘”影像匹配的相同点和不同点。
3、填写下图所示的屏幕检索表（10分）1、什么是数字摄影测量？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。
摄影测量试题参考答案
摄影测量试题参考答案 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】一、名词解释1、像主点：主光轴与像平面的交点。
2、内方位元素：描述摄影中心与像片之间相关位置的参数，包括三个参数：摄影中心到像片的垂距f，像主点在框标坐标系中的坐标x。
和y。
.3、同名像片：地面上的任一点A在左右像片上的构象a1，a2，称为同名像点。
4、核面：过摄影基线与物方任意一点组成的平面。
5、核线：核面与像片面的交线称为核线。
6、数字微分纠正：直接利用计算机对数字影像进行逐个像素的微分纠正，称为数字微分纠正。
7、解析空中三角测量：利用少量的地面控制点和大量的连接点坐标，计算区域网中各像片的外方位元素。
8、影像匹配：用计算机代替人双眼寻找同名像点的过程，即为影像匹配。
（不确定）9、像空间坐标：像点在像空间坐标系中的坐标，称为像空间坐标。
二、1、单片空间后方交会的目的是什么，需要什么求解条件？①单片空间后方交会的目的：求解像片的外方位元素X s,Y s ,Z s,ψ, ω,κ.②条件：至少三个地面控制点坐标，与影像上相对应的三个像点的影像坐标。
2、相对定向求解的基础方程式什么其最低的求解条件是什么①基础方程式：F =|b uu 1b νv 1b ωω1u 2ν2ω2|=0（可有可无） 共面方程：B (s 1a 1×s 2a 2)=0注意：s 1a 1与s 2a 2为一对同名射线，其矢量用s 1a 1和s 2a 2表示，B 表示摄影基线矢量。
②最低的求解条件是量测五对同名像点。
3、绝对定向的误差方程式的列立及其求解条件？绝对定向误差方程式： _[νu νv νω] = [100U −W 0−V 010V 0−W U 001W U V 0][ dX s dY s dZ s d λd φd Ωd Κ]−[l u l νl ω] 式中，[l u l v l w ]=[X Y Z ]−λ0 ∗R 0 [U V W ]−[X S 0Y S 0Z S 0] 条件：至少需要两个平高控制点和一个高程点，而且三个控制点不能在同一条直线上。
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主要内容
最小二乘法影像匹配的原理
单点最小二乘法影像匹配
最小二乘法影像匹配精度
最小二乘影像匹配
德国Ackermann教授提出了一种新
的影像匹配方法——最小二乘影像匹 配（least Squares Image Matching）
影像匹配可以达到1/10甚至1/100像
x g 2 g / g 2
2
ˆ /g
2 x 2 0
2
1 2 / v n 1
2 0
n为目标区像元个数。由于上式右
边是的无偏估计，所以
2 0
2 v
ˆ
2 x
1 n
2 v 2 g
信噪比
g SNR v
方差
1 ˆ n SNR
dh。，dh1， da0，·,db2是待定参数的 · ·
改正值，它们之初值分别为
h0 = 0； h1 = 1；a0 = 0；a1 = 1；a2 = 0； b0 = 0；b1 = 0； b2 = 1
V CX L
( C C ) X (C L )
T T
c1 1 c2 g 2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 g 2 x 2 (g2 )x g x x 2 a0 g 2 x 2 xg x x 2 a1 g 2 x2 yg x x 2 a 2 g 2 y 2 gy y 2 b0 g 2 y 2 xg y y 2 b 1
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。
辐射畸变改正。利用由最小二乘影
像匹配所求得辐射畸变改正参数h0, h1； 对上述重采样的结果作辐射改正
若相关系数小于前一次迭代后所求
得的相关系数，则可认为迭代结束. 也可以根据几何变形参数是否小于 某个预定的阈值。
灰度畸变+几何变形
g1 ( x, y) n1 ( x, y) ho h1g2 (a0 a1 x a2 y, b0 b1 x b2 y) n2 ( x, y)
x2
y2
经线性化后误差方程式
v c1dho c2 dh1 c3da0 c4 da1 c5da2 c6db0 c7 db1 c8db2 g
g 2 y 2 yg y y 2 b2
在数字影像匹配中，灰度均是 按规则格网排列的离散阵列， 且采样间隔为常数，可被视为 单位长度，上式中的偏导数均 用差分代替：
1 g y g J ( I , J ) [ g 2 ( I , J 1) g 2 ( I , J 1)] 2 1 g x g I ( I , J ) [ g 2 ( I 1, J ) g 2 ( I 1, J )] 2
2 x 2 y
/g
x 2 a 0 a1 x a 2 y y 2 b0 b1 x b2 y
为了进一步提高其可靠性 与精度，例如，附带共线 条件的最小二乘相关以及 与VLL法结合的最小二乘 影像匹配方法都得了广泛 的研究
最小二乘影像匹配的精度
最小二乘匹配算法，则可以根据 以及法方程式系数矩阵的逆矩阵， 同时求得其精度指标
h h
i 0
i -1 0
dh h
i 0
i -1 0
dh
i 1
h h
i 1
i -i 1
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：
匹配精度取决于影像灰度的梯度
xi yi
x g yg
2 x 2 y
/g
灵活,可靠和高精度是优点, 缺 点是，如当初始值不太准时， 系统的收敛性等问题有待解决。
影像灰度的系统变形有两大类：
辐射畸变；几何畸变。
辐射畸变
照明及被摄影物体辐射面的方向
大气与摄影机物镜所产生的衰减 摄影处理条件的差异以及影像数 字化过程中所产生的误差等等
几何畸变
摄影机方位不同所产生的影像的透
2 2
n g
n g 2 g1
2 2
1
1 ( g1 n
g
2
( g 2 ) h1 )
假定对g1，g2已作过中心化处理
g
即：
1
0; g 2 0; h0 0
h1
g g g
2 2
1
1
2
v h0 h1 g 2 ( g1 g 2 )
视畸变
影像的各种畸变
由于地形坡度所产生的影像畸变等
竖直航空摄影的情况下，地形高差则 是几何畸变的主要因素。
在影像匹配中引入这 些变形参数，同时按最 小二乘的原则，解求这 些参数，就是最小二乘 影像匹配的基本思想。
仅考虑辐射的线性畸变的最
小二乘匹配——相关系数
g1 ( x, y) n1 h0 h1g 2 ( x, y) g 2 n2
i 1 da1 i db1
0
i a1 i b1
0 1 i a 2 x i b2 y
0
i a1 1 i b1 1
1 i 1 i da2 a0 i i 1 db2 b01 0
0 1 i 1 a2 x i b21 y
2 1
2
相关系数
2
g g
2 1
( g 2 g1 ) 2
2 2
相关系数与vv的关系
vv g
g vv
2 1
2 1
(1 )
2
1
vv是噪声的功率
2
g12为信号的功率
信噪比
( S NR)
2
g vv
1
2
相关系数与信噪比之间的关系
( SNR) 1
采用最小二乘影像匹配，解求变形
参数的改正值dh0,dh1, da0,…。
计算变形参数
x 2 a 0 a1 x a 2 y y 2 b0 b1 x b2 y
1 1 i x2 a0 y bi 2 0
1 i da0 dbi 0 0
a a
i 0
i 1 0
da a da b da
i 0 i 1
i 1 0
i 1 0
i 2
a a
i 1 i 2
i 1 1 i 1 2
a da b da
i 1 i 1 2 i 0 i 1 i 1 2 i 1 i 1 0
i 1 1
i 1 1
i 2 i 2 i 1 0 i 2
2 x
2 v 2 g
相关系数与信噪比之间的关系
( SNR) 1
2
(1 )
2
(1 ) ˆ n
2 2 x
2 v 2 g
可以得到一些很重要的结论：
影像匹配的精度与相关系数
有关，相关系数愈大则精度愈 高。它与影像窗口的“信噪比” 有关，信噪比愈大，则匹配的 精度愈高。
解得影像的相对移位
x g 2 g / g 2
2
最小二乘影像匹配是非线性系统，必 须进行迭代。迭代过程收敛的速度取 决于初值。
单点最小二乘影像匹配
两个二维影
像之间的几 何变形，不 仅仅存在着 相对移位还 存在着图形 变化
几何变形
x 2 a 0 a1 x a 2 y y 2 b0 b1 x b2 y
素的高精度
优点如下
最小二乘影像匹配中可以非常灵活
地引入各种已知参数和条件，从而可 以进行整体平差。
解决“单点”的影像匹配问题，以
求其“视差”；也可以直接解求其 空间坐标
同时解决“多点”影像匹配或“多
片”影像匹配
引入“粗差检测”，从而大大地提
高影像匹配的可靠性
最小二乘影像匹配原理
“灰度差的平方和最小”
a a b b
i 0
a da b da a db b db
i 1 i 1 2 i 1 i 1 2 i 1 1 i 1 1
i 1 0
db a db b db
i 2 i 2
b b
i 1 i 2
i 1 1 i 1 2
b b
a db b db
对于辐射畸变参数满足：
影像匹配的精度还与影像的纹
理结构有关，即与 ( g / g ) 有关。 特别 是当愈大，则影像匹配精 g 2 ，即目标窗口 度愈高。当 g 0 内灰度没有变化时，则无法进行 影像匹配。
消除了两个灰度分布的系统的
辐射畸变后，其残余的灰度差 的平方和为
vv ( g2
2 1 2 2 2
g g ) g ( g vv g
2 1
g g g 2 g ( g g ) g
2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2
g g g
2 2
1 2
g1 ) 2 g1 g
0 1 0 1 1 1 0 1 1 i i i g h h g dh 1 dhi hi 1 hi 1 g 1 0 1 2 1 0 1 2 0
2
(1 )
2
以“相关系数最大”作为影像匹 配搜索同名点的准则，其实质是搜 索“信噪比为最大”的灰度序列
影像匹配的主要目的是确定影像 相对移位，传统的算法采用目标 区相对于搜索区不断地移动一个 整像素，搜索最大相关系数的影 像区中心作为同名像点 。