《摄影测量学》(下)第二章特征的提取与定位算法
摄影测量学复习资料
摄影测量学复习资料(总15页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--摄影测量学复习资料第一章绪论1、摄影测量的定义、任务定义：摄影测量与遥感是从非接触成像和其他传感器系统，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可靠信息的工艺，科学与技术。
其中摄影测量侧重于提取几何信息，遥感侧重于物理信息。
任务：（1）测绘各种比例尺地形图。
（2）建立数字地面模型（地形数据库）。
2、摄影测量学：是对研究的对象进行摄影，根据所得的构象信息，从几何方面和物理方面加以分析研究，从而对所摄对象的本质提供各种资料的一门学科。
3、解决的基本问题：几何定位和影像解译。
4、摄影测量的三个发展阶段及其特点。
（了解）5、摄影测量的分类方法及其分类（了解）：（1）按距离远近可分为航天摄影测、航空摄影测量、地面摄影测量、近景摄影测量和显微摄影测量；（2）按用途可分为地形摄影测量和非地形摄影测量；（3）按处理手段可分为模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量；（4）根据摄影机平台位置的不同可分为航天摄影测量、航空摄影测量、地面摄影测量和水下摄影测量。
第二章影像的获取1、航空影像和遥感影像的获取方式航空影像：飞机等航空平台搭乘航摄仪（或数码相机）摄影成像；一般航空影像分为专业航摄仪（航空摄影机）获取的标准航片和非量测摄影机（普通摄影机）获取的非标准航片。
遥感影像：卫星等航天平台利用各类传感器（阵列扫描、推扫）获取遥感影像。
例如SPOT、QB、TM、IKONOS、World View等影像。
2、量测摄影机与非量测摄影机的区别（1）量测摄影机的主距是一个固定的已知值（2）量测摄影机的承片框上具有框标，即固定不变的承片框上，四个边的中点各安置一个机械标志；框标，其目的是建立像片的直角，框标坐标系。
（3）量测摄影机的内方位元素是已知值。
3、航向重叠：摄影时飞机沿相邻影像之间必须保持一定的重叠度。
影像特征的提取与定位护理课件
02
影像特征提取技术
基于边缘的特征提取
01
02
03
边缘检测
通过检测图像中的边缘， 提取出物体的轮廓信息。 常用的边缘检测算法有 Sobel、Canny等。
边缘提取的优势
边缘是图像中最重要的特 征之一，通过提取边缘可 以有效地识别和区分物体 。
边缘提取的局限性
对于复杂背景或光照不均 的情况，边缘检测可能会 受到影响，导致提取的特 征不准确。
优化方向
研究高效的算法和并行计算技术，提 高处理速度；同时，采用硬件加速技 术，如GPU等，提升实时性处理能力 。
跨领域应用的拓展与融合
挑战
影像特征提取与定位技术在不同领域的应用存在差异和挑战。
拓展方向
研究跨领域应用的通用方法和融合技术，拓展影像特征提取与定位技术的应用范围；同时，结合具体 应用场景，开发定制化的解决方案。
影像特征提取的流程包括预处理、特征提取和特征分析等步骤。
预处理包括对原始影像进行去噪、增强、分割等操作，以提高特征提取的精度和效 率。
影像特征提取的方法与流程
特征提取是利用图像处理、计算机视 觉等技术从预处理后的影像中识别和 提取相关特征。
特征分析是对提取的特征进行分类、 聚类、关联性分析等操作，以挖掘影 像中的疾病或病变信息。
总结词
通过区域生长算法将像素点聚合成目标区域，提取区域特征进行定位。
详细描述
基于区域生长的特征定位是通过区域生长算法，将像素点聚合成目标区域，然后 提取区域特征进行定位。这种方法适用于目标区域较为连续、形状规则的图像， 能够准确地提取出目标区域的整体特征。
基于深度学习的特征定位
总结词
利用深度学习算法自动学习图像中的特征，通过特征进行定位。
数字影像的特征提取与定位课件
实验一：小波变换特征提取实验
小波变换理论
小波变换是一种信号分析方法， 能够将时域信号转换为频域信号
，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在小波变换理论的基础上，通过 MATLAB软件实现小波变换特征 提取实验，包括图像的多尺度分 解、小波系数计算、特征提取等
步骤。
实验结果
通过对比不同尺度下的小波系数 和提取的特征，可以观察到图像 在不同尺度下的细节和特征表现
。
实验二：傅里叶变换特征提取实验
傅里叶变换理论
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，适用于分析 图像的特征。
实验步骤
在傅里叶变换理论的基础上，通过MATLAB软件实现傅里叶变换特 征提取实验，包括图像的傅里叶变换、滤波处理、特征提取等步骤 。
实验结果
通过对比滤波处理后的傅里叶频谱和提取的特征，可以观察到图像在 不同频率下的特征表现。
实验三：机器学习特征提取实验
机器学习理论
机器学习是一种通过训练数据自动提取特征的方法，适用于分类 、回归等任务。
实验步骤
在机器学习理论的基础上，通过Python软件实现机器学习特征提 取实验，包括数据预处理、模型训练、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比不同模型下的特征提取结果，可以观察到机器学习模型对 图像特征的提取能力。
方法
常见的图像配准方法包括 基于灰度、基于特征、基 于变换域等。
基于特征匹配的定位技术
定义
特征匹配是一种通过提取 图像中的特征信息，然后 在另一幅图像中寻找相同 或相似特征的匹配过程。
过程
特征匹配通常包括特征提 取、特征匹配、变换模型 估计、图像变换与重采样 等步骤。
测绘技术摄影测量点位定向方法
测绘技术摄影测量点位定向方法1. 引言：测绘技术摄影测量的重要性和应用领域测绘技术摄影测量是一种应用摄影测量原理的测绘技术，广泛应用于地理信息系统、土地利用规划、建筑设计等领域。
通过摄影测量点位定向方法，可以获取目标物体的三维坐标信息，为相关领域的决策和规划提供精确的数据支持。
2. 摄影测量点位定向的原理摄影测量点位定向的基本原理是利用摄影测量仪器记录目标物体的影像信息，并通过解算相对定向元素和绝对定向元素，推导出目标物体的三维坐标。
相对定向元素主要包括相对摄影中对物体的影像位置关系、相对摄影中摄影机的内外定向参数等。
绝对定向元素主要通过辅助观测或控制点来获得，使得摄影坐标系与地理坐标系相一致。
3. 相对定向元素的测定方法相对定向元素的测定方法有多种途径，常用的方法包括影像纠正、影像匹配和立体分析等。
影像纠正是通过对影像进行几何纠正，得到校正后的影像，用于后续的处理。
影像匹配通过对影像进行特征提取，寻找匹配点，从而确定物体在不同影像中的对应关系。
立体分析是利用立体影像的几何关系，通过两个或多个影像的几何关系求解相对定向元素。
4. 绝对定向元素的测定方法绝对定向元素是通过辅助观测或控制点来获得，常用的方法有地面控制点测量、导航系统辅助定位和GPS技术等。
地面控制点测量是通过测量地表上的已知地物点的大地坐标和像点坐标，来推导出相机的外方位元素。
导航系统辅助定位是利用航空摄影测量中的GPS/INS导航系统，通过记录摄影机位置和姿态的GPS/INS数据来确定外方位元素。
GPS技术则是通过接收卫星信号，推导出摄影机的位置和姿态，从而获得外方位元素。
5. 点位定向方法的应用案例测绘技术摄影测量的点位定向方法在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在土地利用规划中，可以利用摄影测量点位定向方法获取目标物体的三维坐标和形状信息，为土地利用规划提供准确的数据支持。
在建筑设计中，可以通过点位定向方法获取建筑场地的地形和地貌信息，为建筑设计和施工提供基础数据。
影像学技术中的特征提取研究
影像学技术中的特征提取研究影像学技术中的特征提取研究一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
特征提取是将原始图像数据转换成具有差异性、可用性和可计算性的特征向量的过程，它在图像分类、目标检测、图像配准等领域中具有重要的应用价值。
特征提取的目的是从原始图像中提取出对于目标识别和分类具有显著差异性和可区分性的特征。
在影像学技术中，常用的特征提取方法包括传统的基于形状、纹理和颜色的特征提取方法，以及近年来兴起的基于深度学习的特征提取方法。
传统的特征提取方法主要是基于手工设计的特征提取算法。
其中，形状特征提取算法根据目标的几何形状、边界和轮廓等特征，提取目标的形状信息。
纹理特征提取算法通过分析图像的纹理、纹理方向和纹理统计等特征，提取图像的纹理信息。
颜色特征提取算法则通过分析图像中的颜色直方图、颜色分布和颜色矩等特征，提取图像的颜色信息。
尽管传统的特征提取方法在某些场景下具有可行性和可靠性，但是它们往往需要依赖于对图像的先验知识和经验，且对于复杂的图像数据往往表现较差。
近年来，基于深度学习的特征提取方法在影像学技术中得到了广泛的应用。
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层次的神经网络模型，实现对数据的自动特征提取和表示。
在影像学技术中，基于深度学习的特征提取方法主要是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
CNN是一种特殊的神经网络模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像数据进行特征提取和表示。
在训练过程中，CNN通过反向传播算法，自动学习出适合于图像分类和识别的特征。
与传统的特征提取方法相比，基于CNN的特征提取方法不需要手工设计特征，具有更强的表征能力和泛化能力。
除了传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法之外，还有一些新的特征提取方法在影像学技术中得到了研究。
例如，基于稀疏编码的特征提取方法通过稀疏表示模型，将图像数据表示为少量基函数的线性组合。
基于字典学习的特征提取方法通过学习一组基函数的字典，将图像数据表示为字典中基函数的线性组合。
摄影测量学点特征提取模拟实践
辽宁工程技术大学模拟实践教学单位测绘学院专业测绘工程名称点特征提取模拟实践班级测绘13-3组长秦小茜组员柳少冬倪贺星刘建琪指导教师徐辛超一、目的理解影像中每个像素灰度值的概念；理解点特征在灰度方面的特点；掌握常用的点特征提取算子，及其对应的点特征提取方法，包括：Moravec 算子、Forstner 算子。
二、要求运用VC++、C#、MATLAB 其中一种自己擅长的语言，实现两种点特征提取算法。
三、方法与步骤(一) Moravec 算子提取过程a . 读取灰度影像，得到影像的灰度矩阵； b. 计算各像元的兴趣值 IV ：121,1,122,1,1123,,1124,1,1()()()()k c i r c i ri kk c i r i c i r i i kk c r i c r i i kk c i r i c i r i i k V g g V g g V g g V g g -+++=--++++++=--+++=--+-++--=-⎫=-⎪⎪⎪=-⎪⎬⎪=-⎪⎪=-⎪⎭∑∑∑∑,1234min{,,,}c r IV V V V V =c.给定一经验阈值，将兴趣值(,c r IV )大于阈值的点作为候选点；d.选取候选点中的极值点作为特征点；e. 将特征点在原始图像上进行标记、展示。
(二) Forstner 算子提取过程a. 计算各像素的Robert ’s 梯度 ；1,1,,11,u i j i j v i j i j g g g g u g g g g v ++++∂⎫==-⎪∂⎬∂⎪==-∂⎭ b. 计算l ⨯l （如5⨯5或更大）窗口中灰度的协方差矩阵 ；1212u u v v uv g g g Q N g g g --⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑∑其中：11221,1,1122,11,111,1,,11,()()()()c k r k ui j i j i c k j r k c k r k v i j i j i c k j r kc k r k u v i j i j i j i j i c k j r kg g g g g g g g g g g g +-+-++=-=-+-+-++=-=-+-+-++++=-=-∑=-∑=-∑=--∑∑∑∑∑∑c. 计算兴趣值q 与w ；1Det tr tr N w Q N == 24()DetNq trN =式中：DetN 代表矩阵N 之行列式，trN 代表矩阵N 之迹。
线特征的提取与定位算法
x cos y sin
图像空间
参数空间
映射
正弦 曲线
正弦曲线共线
Hough变换步骤
对影像进行预处理提取特征并计算其梯度方向. 将(，)参数平面量化，设置二维累计矩阵H(i， j).
ij
边缘细化，即在边缘点的梯度方向上保留极值 点而剔除那些非极值点. 对每一边缘点，以其梯度方向为中心，设置 一小区间[-o，+o].
0 1 0
1 4 1
0 1 0
i, j
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0
1 4 1
0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
《摄影测量学》
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等
房屋的提取
道路的提取
线的灰度 特征
一、微分算子
1．梯度算子
G g ( x, y ) g x g y
g 2 g G ( x, y ) m agG ( ) ( ) y x
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
遥感影像的几何校正和特征提取方法
遥感影像的几何校正和特征提取方法遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面信息的图像或图像组。
由于数据获取过程中存在各种误差，如地球自转、大气扰动、平台运动等，遥感影像在获取后需要进行几何校正以提高图像的质量和精度。
此外，为了进一步分析遥感影像中的信息，特征提取是必需的，可以帮助科学家从图像中提取有关地理特征的信息。
一、遥感影像的几何校正方法1. 大地控制点法：这是一种常用的几何校正方法，通过确定遥感影像上一系列具有已知地理坐标的地物进行配准。
通过收集大量的地面控制点，利用全球定位系统（GPS）等技术获取精确的地理坐标，然后将遥感影像转化为地理坐标系统，实现几何校正。
2. 特征点匹配法：该方法利用遥感影像与参考图像之间的特征点进行匹配。
通过提取遥感影像和参考图像的特征点，并使用特征匹配算法对两幅图像进行配准，从而实现几何校正。
3. 数字高程模型法：该方法利用数字高程模型（DEM）来进行几何校正。
DEM是一种用来表示地表地形高程信息的数学模型。
通过提取遥感影像上的地物高程信息，并结合DEM数据，可以实现对遥感影像的几何校正。
二、遥感影像的特征提取方法1. 阈值分割：该方法基于像素间的灰度差异来实现特征提取。
通过设置适当的阈值，将像素灰度值划分为不同的区域，从而提取出感兴趣的特征。
例如，可以利用阈值分割方法提取出水体、植被等特征。
2. 目标识别和分类：该方法通过使用机器学习算法来实现对遥感影像中的目标进行识别和分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。
通过对已标记的训练样本进行训练，然后对遥感影像进行分类，可以实现对特定目标的提取和分类。
3. 特征融合：该方法通过将多个特征进行融合，提高特征提取的准确性和稳定性。
常用的特征融合方法包括主成分分析（PCA）、小波变换、人工神经网络等。
通过将多个特征进行组合和处理，可以提取出更具辨识度的特征。
4. 目标检测：该方法通过一系列图像处理和模式识别技术来实现对目标的检测。
06数字摄影测量-数字影像点特征提取
#6 数字影像点特征提取
一． 前述内容回顾 二． 数字影像特征概述 三． 数字影像的点特征提取 四． Moravec点特征提取算子 五． 点位误差椭圆 六． Förstner点特征提取算子 七． SUSAN角点特征提取算子 八． 小结
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
பைடு நூலகம்
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
二．数字影像特征概述
如何提取特征？ 通过设计的算法，按一定的计算过程提取 或标记出的像素或像素集合，这些算法成为特 征提取算子或兴趣算子 (Operators/Algorithms/Procedures)。
,
g x= g ∗ wx
g y= g ∗ wy
∂w( x, y ) x x2 + y 2 = = exp(− ) wx 2 2 ∂x 2σ σ 2 2 ∂ + w ( x , y ) y x y w = = exp(− ) y 2 2 ∂y 2σ σ
2 w | g( u + 1,v ) − g( u,v )| ∑ u ,v u ,v 2
∑ w | g( u,v + 1) − g( u,v )| ∑ w | g( u + 1,v + 1) − g( u,v )|
u ,v u ,v u ,v u ,v
2
∑w
u ,v
u ,v
| g( u − 1,v + 1) − g( u,v )|
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
四．Moravec点特征提取算子
无人机航拍图像处理中的特征提取与匹配
无人机航拍图像处理中的特征提取与匹配随着科技的不断发展，无人机技术越来越受到关注和追捧，无人机航拍也成为越来越受欢迎的应用之一。
在无人机航拍图像处理中，特征提取与匹配是关键技术之一。
一、特征提取无人机航拍图像中的特征点主要包括角点、边缘点和斑点。
其中，角点是相邻像素灰度或颜色变化较大的点；边缘点是在垂直和水平方向上像素灰度变化较大的点；斑点是一些孤立的像素。
特征提取的目的是在图像中找到关键点（如角点、边缘点和斑点），并给予他们一个刻画性的描述。
在无人机航拍图像处理中，特征提取是为了在图像中找到对匹配有用的关键点，以便进行下一步的匹配处理。
特征提取的方法有很多，例如SIFT、SURF、ORB等。
它们的基本原理都是通过对图像中的局部区域进行采样和分析，找到局部特征，并通过这些局部特征来描述整张图像。
这些描述符可以利用于特征匹配，通过比较不同图像的描述符来确定它们之间的相似性。
二、特征匹配无人机航拍图像中，特征点的匹配是指在两幅图像中找到相同的特征点。
而在特征点匹配中，需要解决的一个关键问题是如何将两个描述符匹配起来。
对于一个特定的描述符，可以通过计算它与其他描述符之间的距离来确定它们之间的相似性。
在实际应用中，我们通常使用相似性度量算法（如欧氏距离、汉明距离、余弦距离等）来计算描述符之间的距离。
然后，通过比较两个描述符之间的距离，找到它们之间的最佳匹配点。
特征匹配的方法也有很多，如基于描述符相似度、基于几何模型、基于深度学习等。
在无人机航拍图像处理中，由于环境的复杂性和图像的变化，特征匹配是一个比较复杂的问题。
如何选择合适的特征提取算法，以及如何对提取到的特征进行匹配，都是需要仔细考虑的问题。
三、无人机航拍图像处理的应用无人机航拍图像处理在很多领域都有广泛的应用，如农业、测绘、城市规划等。
以农业为例，通过无人机航拍图像处理，可以对农田进行高精度的测量和监测，提高农业生产效率。
此外，也可以通过无人机航拍图像处理来检测农作物的健康状况，提高农业生产质量。
摄影测量学基础第2章 摄影测量基础知识(影像获取 2课时)
➢优点： ✓直接存储数字影像，缩短作业周期 ✓无底片变形问题 ✓价格低、易普及、方便灵活 ✓调焦范围大、任意方向摄影 ✓满足特殊需要：遥控、水下、高空
➢缺点： ✓光学畸变差大，图象质量较差 ✓无框标装置 ✓成像面积小：小比例尺成像
机载数码成像系统
激光扫描范围 图像像幅
§2.1.2 遥感影像获取
《摄影测量学基础》 第二章 — 摄影测量基础知识
主要内容 §2.1 影像获取 2.1.1 航空影像获取 2.1.2 遥感影像获取 §2.2 摄影的基本要求
§2.1.1 航空影像获取
摄影测量是对物体的影像进行量测与解译,因此首先要对 被研究的物体进行摄影,获取被摄物体的影像,为此需要对 摄影测量仪器以及摄影的基础知识有一个基本的了解。 航空摄影测量主要使用的是专用的航空摄影机,它是一种 专门设计的大像幅的摄影机,也称航摄仪。随着数字摄影 测量技术的发展,有时也使用普通数字相机。
多回波特性
1st (and only) return from
ground
1st return from tree top
2nd return from branches
3rd return from ground
光谱特性
单一波段 灰度图
不同方式显示lidar数据
按航带 按回波数 按高程 按强度
2. 法国SPOT卫星
三 种
宽
扫 描
扫 描
方 式
三
台
扫
描
同轨立体成像
仪
SPOT5 全 色 波 段 图 像
（2.5米）
全色5m，多波段10米
常用的遥感卫星
3.美国IKONOS卫星
美国IKONOSⅡ卫星
图像处理中的特征点提取算法
图像处理中的特征点提取算法特征点是图像的局部特点，如角点、边缘、纹理等。
提取图像中的特征点是图像处理中的一个重要的基础技术。
特征点提取算法可以用在计算机视觉、机器学习、模式识别等领域中。
常见的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB、FAST等，接下来，我们将对这些算法进行介绍。
SIFT（Scale-invariant feature transform）SIFT算法是由David Lowe于1999年提出的。
SIFT算法是一种基于尺度空间理论的特征点提取算法，可以提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。
SIFT算法的基本思想是把图像从低到高分解成不同尺度的高斯金字塔，然后在每个尺度上，通过差分来得到图像的尺度空间。
接着，在每个尺度上，检测出具有较高响应的关键点，并利用高斯金字塔在关键点周围生成描述子。
最后，通过匹配描述子来实现图像的配准和识别。
SURF（Speeded Up Robust Features）SURF算法是Herbert Bay等人于2006年提出的。
SURF算法是一种快速的特征点提取算法，通过使用Hessian矩阵来检测尺度和旋转不变性的兴趣点。
SURF算法可以用于图像识别、特征匹配、图像拼接等领域。
SURF算法的特点是速度快、稳定性好、鲁棒性强，并且在尺度变换和噪声干扰的情况下仍然能够识别到兴趣点。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）ORB算法是Ethan Rublee等人于2011年提出的。
ORB算法是一种基于FAST和BRIEF的特征点提取算法，具有尺度不变性和旋转不变性。
ORB算法的基本思想是将FAST算法用于检测关键点，并在其基础上应用BRIEF算法来产生描述子。
与SIFT算法相比，ORB算法具有更好的速度和更好的检测能力，并且具有与SIFT算法相当的识别性能。
FAST（Features from Accelerated Segment Test）FAST算法是Edward Rosten等人于2006年提出的。
摄影测量特征点提取与匹配技术研究
摄影测量特征点提取与匹配技术研究作者：吴家强来源：《中国新技术新产品》2012年第13期摘要：随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升，对于工程的设计要求质量也相对的提高。
工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果，然后经过分析综合最终合理的确定下来。
因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑，旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求，测量的范围不够广，测量的结果不够精确，同时分辨率比较低，严重的影响了设计的准确性和合理性。
为了克服这点，经过科研人员的多年的研究，人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。
本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明，便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。
关键词：数字摄影测量；特征点提取；特征点匹配中图分类号：TU198+.3 文献标识码：A1 概述实地施工和建筑之前需要进行必要的测量，进而根据测量的结果进行结构和建设设计，传统的测量技术存在大的误差，测量结果不精确，在实际的运用中存在缺陷，经过专家的多年研究，人们研发了数字摄影测量技术。
这种技术的特点是生成的更有利用价值的电子图像而不是简单地光学图像。
数字影像中主要的对象是存在的不同形状的目标点。
目标点可以分为点状特征和线状特征两个主要的方向。
提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子。
点特征提取是影像分析和影像匹配的基础，也是单幅图像处理的最重要的任务。
也是人们研究的重点，下面首先对其原理进行简单的阐释，然后根据仿真模拟进行具体的说明。
2 Moravec算子特征点提取算法Moravec算子的计算原理是对于灰度方差的运用。
它的实际操作程序可以是：2.1 首先根据已知的计算公式确定兴趣值。
然后以45度的距离从零开始计算，经过四次运算，最终把最小的定为该像元的兴趣值。
2.2 给定经验阈值，注意把握阈值的适当范围。
2.3 选取候选点中的极值点作为特征点以上的计算要按照既定饿步骤逐一的进行，而且计算的数值要求准确无误。
摄影测量技术的定位原理
摄影测量技术的定位原理摄影测量技术的定位原理主要包括空间定位原理和相对定向原理。
空间定位原理是指通过相机的内外参数和地面控制点的坐标来实现影像在三维空间中的定位。
相对定向原理是指通过照相机的旋转角度和相对摄影测量的对象，确定不同摄影位置之间的几何变换关系。
空间定位原理是摄影测量的基本原理之一、摄影测量中的相机定位是指在摄影测量坐标系中确定相机光心的位置和相机旋转角度。
为了实现相机的空间定位，需要确定相机的内外参数。
相机的内参数包括焦距、主点位置和畸变参数等，可以通过摄影测量仪器的校准来确定。
相机的外参数包括相对摄影测量对象的相机旋转角度和相机位置，可以通过空间后方交会法或其他定向方法来求解。
相对定向原理是摄影测量的另一个重要原理。
相对定向是指在同一次摄影任务中，确定不同摄影位置之间的几何变换关系。
相对定向原理是通过测量同一目标从不同摄影位置的影像坐标，再根据几何关系求解不同摄影位置之间的旋转角度和平移向量。
常用的方法包括立体像对法、重叠影像法和空间后方交会法等。
其中，立体像对法是指在地面上找出对应的立体像点，通过立体像点之间的几何关系求解相对定向参数；重叠影像法是指通过测量不同摄影位置上的重叠影像之间的几何关系来求解相对定向参数；空间后方交会法是指通过已知相机位置和相机旋转角度，测量同一目标在不同摄影位置上的影像坐标，再利用空间后方交会法求解相对定向参数。
除了空间定位原理和相对定向原理，摄影测量技术的定位原理还包括地面控制点的建立和校正。
地面控制点是在拍摄现场或周围建立的具有已知坐标的点，用于确定影像在地面上的绝对位置和定位精度。
地面控制点的建立和校正一般通过全站仪或GPS测量方法进行。
总结起来，摄影测量技术的定位原理主要包括空间定位原理、相对定向原理和地面控制点的建立和校正。
这些原理基于几何学的原理和摄影测量的数学模型，通过测量照相机的内外参数、摄影位置和对象的影像坐标，来实现影像在三维空间中的定位。
摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法（可编辑）
摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法谨以此论文献给所有关心我的亲人、师长和朋友孟凡胜摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法学位论文答辩日期: 指导教师签字:答辩委员会成员签字:独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知, 除了文中特别加以标注和致谢的地方外, 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 , 也不包含未获得(注: 如没有其他需要特别声明的, 本栏可空 ) 或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名: 签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定, 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘, 允许论文被查阅和借阅。
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(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签字:签字日期: 年月日签字日期: 年月日摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法摘要在计算机视觉研究中, 二维平面图像的特征提取是三维计算机视觉研究的第一步, 而摄像机定标则是三维重建必不可少的步骤。
因此 , 研究摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法具有很好的应用价值。
本文主要讨论了基于二维平面模板的摄像机定标中标定模板的特征提取方法和一种正交约束条件下的摄像机位姿参数的计算方法。
基于二维标定物的摄像机定标方法, 提出了两种不同的二维平面模板 ?? 模板Ⅰ和模板Ⅱ。
根据射影几何的知识, 以交比不变量这一最基本的投影不变量所组成的交比序列来定量地描绘两种模板, 并分别进行了两种模板的实测图像实验。
实验中采集处理了不同方位和噪声水平下的一系列模板图像, 以验证模板的有效性和抗噪声能力。
测绘技术遥感图像分类中的特征提取方法与算法
测绘技术遥感图像分类中的特征提取方法与算法近年来，随着遥感技术的不断发展和应用的广泛化，遥感图像分类成为了测绘技术中的一个重要研究领域。
遥感图像分类是指通过对遥感图像的解析和处理，将其划分为不同的地物类别。
这对于土地利用规划、资源管理和环境保护等方面具有重要的意义。
在遥感图像分类中，特征提取是一个关键的步骤，它能够帮助我们理解和描述地物的特点，从而实现准确的分类。
特征提取是指通过对遥感图像进行数学分析和计算，提取出能够代表地物的特性的数值。
在测绘技术中，常用的特征包括纹理特征、光谱特征和形状特征等。
其中，纹理特征是指地物表面的纹理分布，通过分析纹理可以得到地物的结构信息。
光谱特征是指地物在遥感图像上的光谱反射率，通过分析不同波段上的光谱特征可以区分不同地物类别。
而形状特征是指地物的形状和大小，通过分析地物的边界和面积可以得到地物的形状信息。
在特征提取的过程中，常用的方法包括灰度共生矩阵法、主成分分析法和小波变换法等。
灰度共生矩阵法是一种常用的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素间的灰度差异，得到对应的共生矩阵，进而得到纹理特征。
主成分分析法是一种常用的光谱特征提取方法，它通过对遥感图像进行主成分分析，将原始的高维数据降维到一个低维空间，从而提取出能够代表光谱特征的主成分。
小波变换法是一种常用的形状特征提取方法，它通过对遥感图像进行小波变换，分析不同尺度上的小波系数，进而得到地物的边界和形状信息。
此外，近年来，深度学习技术在遥感图像分类中的特征提取中得到了广泛的应用。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络进行特征学习和分类。
深度学习技术具有极强的自动化特征提取能力，能够从大量的数据中自动学习和提取地物的特征。
在遥感图像分类中，深度学习技术已经取得了很多的突破性进展，广泛应用于地物分类、土地覆盖变化检测和目标提取等方面。
综上所述，特征提取是测绘技术遥感图像分类中的一个关键环节。
线特征的提取与定位算法
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取
• 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法
特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
,y2)
b
在参数ab平面上相交直线最多的点，对应的xy平面上的 直线就是我们的解
Hough变换算法实现
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos
+ ysin =
参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线；
使用交点累加器，或交点
统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点；
f (x, y) exp( x2 y2 )
2 2
高斯函数
G(x, y) f (x, y) g(x, y)
低通滤波
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)] 边缘提取
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)]
G(x, y) [2 f (x, y)] g(x, y)
i, j
0 1 0
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0 1 4 1 0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
图 像 空 间
Hough变换的基本思想
图像特征提取与检测定位流程
图像特征提取与检测定位流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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特征的提取与定位算法
2
边缘提取
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
2
G( x, y) [ f ( x, y)] g ( x, y)
2
2 2 2 2 2 x y 2 x y 2 f ( x, y) exp( ) 2 4 2
-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1
-1
-1
-2
0
1
1
Sobel 算子
-1
2
1
加大模扳 抑制噪声
二阶差分算子
1．方向二阶差分算子
gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j ) [ gi1, j 1 g [1 2 1] gi, j gi1, j ] 2 ij 1
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点，
x y f ( x, y ) exp( ) 2 2
2 2
高斯函数
低通滤波
G( x, y) f ( x, y) g ( x, y)
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
1 2 2 v
-1 1
1 2 2
Gi , j gi , j gi 1, j ( gi , j gi , j 1 )
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房屋的提取
道路的提取
线的灰度 特征
一、微分算子
1．梯度算子
g
G g ( x,
y)
x
g
y
1
G (x,y)ma G g ( g x)2( g y)2 2
差分算子
1
G i,jgi,jgi 1 ,j2(gi,jgi,j 1)22
近似
G i,jgi,jgi 1,jgi,jgi,j 1
1
[g i 1 ,j g i,j g i 1 ,j] 2 g i j[ 12 1 ]
i, j
1
gij (gi1,j gi,j)(gi,j gi1,j)
[gi,j1 gi,j
1 gi,j1] 2
1
1 gij2
1
i, j
方向二阶差分算子
1 0 1 0
D 1 2 1 2 1 4 1
《摄影测量学》（下）第二章
特征的提取与定位算法
主要内容
特征的提取
• 特征点的提取算法 • 特线的检测方法
特征的定位算法
点特征提取算法
点特征主要指 明显点，提取 点特征的算子 称为兴趣算子 或有利算子
点特征的灰度特征
Moravec算子
Moravec于1977年提出利用灰度 方差提取点特征的算子
r
c
（1）计算各像元的兴趣值 IV
k 1
V 1
( g c i,r2
( g c i,r i
g
c i 1,r
i1
)
2
i k
k 1
V 3
( g c ,r i g c ,r i1 ) 2
i k
k 1
V 4
( g c i,r i
i, j
1 0 1 0
0 10
1 1
111
D 114 1 2 2 18 1
0 10 1
1 111
拉普拉斯算子（Laplace）
2gx2g2 y2g2
2gij(gi1,j gi,j)(gi,j gi1,j) (gi,j1gi,j)(gi,j gi,j1)
gi1,j gi1,j gi,j1gi,j14gi,j
当 q Tq同时 w Tw ，该像元为待选点
（5）选取极值点
即在一个适当窗口中选择最大的待选点
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
常用方法有差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等
g ( i 1 ,j 1 ) 2 g ( i ,j 1 ) g ( i 1 ,j 1 ) [ g ( i 1 ,j 1 ) 2 g ( i ,j 1 ) g ( i 1 ,j 1 )
1 0 1
Gx 2 0 2
1 0 1
1 2 1
i, j
Gy
0
0
0
1 2 1
Sobel算子
考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与 之接近的邻点的权大：
S ( i , j ) g ( i 1 , j 1 ) 2 g ( i 1 , j ) g ( i 1 , j 1 ) [ g ( i 1 , j 1 ) 2 g ( i 1 , j ) g ( i 1 , j 1 )
Forstner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。
Forstner算子步骤
（l）计算各像素的Robert’s梯度
gu
g u
gi1,
j1
gi,
j
gv
g v
gi, j1 gi1, j
i k
g
c i 1,r i 1 ) 2
Ic V ,rmV i1n ,V 2,{ V 3,V 4}
（2）给定一经验阈值，将兴趣值大 于阈值的点作为候选点。
确定窗 口大小
（3）选取候选点中的极值点作为 特征点。
综上所述，Moravec算子是在 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。
0 1 0
1
4
1
i, j
0 1 0
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核
掩膜
0 1 0
1
4
1
0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点，
（2）计算ll（如55或更大）窗口
中灰度的协方差矩阵
QN1
gu2
gugv1
gvgu
gv2
ck 1 rk 1
gu2
(gi1, j1 gi, j )2
ick jrk
ck 1 rk 1
gv2
(gi, j1 gi1, j )2
ick jrk
ck 1 rk 1
gugv
-1 1
对于一给定的阈值T，当时，则
-1
认为像素（i，j）是边缘上的点。
1
Roberts梯度算子
g
Gr
g(x,
y)
u g
gu gv
v
1
G r(x,y)(gu 2gv 2)2
-1 1
1
G i,jg i,jg i 1 ,j2 (g i,jg i,j 1)22
-1 1
方向差分算子
直线与边 缘的方向
北
东北
东
东南
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2 1
1 2 1
1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
南
西南
西
西北
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2
1
1 2 1
1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Prewitt算子与Sobel算子
-1 0 1 -1 0 1 -1 0 1
-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1
-1 -1 -1 000 111
Prewitt算子
-1 -2 1 -1 0 1 -1 2 1
Sobel 算子
加大模扳 抑制噪声
二阶差分算子
1．方向二阶差分算子
g i j(g i 1 ,j g i,j) (g i,j g i 1 ,j)
(gi1, j1 gi, j )(gi, j1 gi1, j )
ick jrk
（3）计算兴趣值q与w
1 DeNt
trQ trN
q
4DetN (trN)2
DetN代表矩阵N之行列式 trN代表矩阵N之迹
(4）确定待选点
Tq 0.5~0.75
fw ( f 0.5~1.5)
T cc (c 5)