数字摄影测量课件——数字影像与特征提取
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第十一章数字摄影测量系统
2）软件
（1）计算机操作系统
（2）专业软件
（3）辅助功能软件 数据输入输出
数据格式转换
注记
辅助功能软件
质量报告 图廓整饰
人机交互
二、数字摄影测量系统的组成与功能
影 像 数 字 化
影 像 处 理
量 测
单像 双像 多像
影 核影 像 线像 定 影匹 向 像配
自建 动立 空数 中字 三高 角程 测模 量型
内定向
相对定向 绝对定向
选点、转点 模型连接、 区域网平差 粗差剔除等
二、数字摄影测量系统的组成与功能
自 动 绘 制 等 高 线
制 作
正 射 影 像
两种 方法
正 射 影 像 镶 嵌 与 修 补
数 字 测 图
制
作制
制 作
影 像 地 图
透 视 图 、 景 观 图
作 立 体 匹 配 片
几何 色彩 无缝镶嵌
要素 半自动 提取
正射影像的生成
等高线生成及自动注记
正射影像镶嵌
等高线编辑
四．数字摄影测量系统产品简介
正射影像图
等高线要素
地物要素
地图整饰
四．数字摄影测量系统产品简介
返回
作业： 一、问答题
1.数字摄影测量系统分类有哪两种？ 2.数字摄影测量系统有哪些硬件组成？ 3.数字摄影测量系统有哪些软件组成？ 4.数字摄影测量系统有哪些硬件和哪些软件组成？ 5.数字摄影测量系统有哪些主要功能？ 6.数字摄影测量系统有哪些作业方式？ 7.“4D”产品包括哪些？ 8.目前混合型数字摄影测量系统有哪些？ 9.目前主要有哪些全数字型数字摄影测量系统？
第十一章 数字摄影测量系统
本章提要
第5章_数字影像与特征提取
当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数 g(x,y)的数值时就需进行内插，称为重采样
不 在 采 样 点
13
1 x 2 fl
sin 2f l x g ( x) g (kx) ( x kx) 2f l x k
焦距f
v
倾斜影像
P
y x
u
水平相片
a1u b1v c1 f xf a 3 u b3 v c3 f a u b2 v c 2 f y f 2 a 3 u b3 v c3 f
p0
28
间接法重采样
29
二.直接在倾斜影像上获取核线影像
直接 在倾 斜影 像上 获取 核线 影像
89
44 45
99
55 67
86
77 88
5
1. 数字影像表达形式
g 0,0 g 0,1 g 0,n1 g g g 1 , 0 1 , 1 1, n 1 g g m1,0 g m1,1 g m1,n 1
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
I14 I 24 I 34 I 44
W11 W W 21 W31 W41
W12
W13
W22 W23 W32 W33 W42 W43
W14 W24 W34 W44
21
双三次卷积法计算公式
W W ( y1 ) 11 W ( x 1) W44 W ( x 4 )W ( y 4 ) Wi j W ( xi )W ( y
不 在 采 样 点
13
1 x 2 fl
sin 2f l x g ( x) g (kx) ( x kx) 2f l x k
焦距f
v
倾斜影像
P
y x
u
水平相片
a1u b1v c1 f xf a 3 u b3 v c3 f a u b2 v c 2 f y f 2 a 3 u b3 v c3 f
p0
28
间接法重采样
29
二.直接在倾斜影像上获取核线影像
直接 在倾 斜影 像上 获取 核线 影像
89
44 45
99
55 67
86
77 88
5
1. 数字影像表达形式
g 0,0 g 0,1 g 0,n1 g g g 1 , 0 1 , 1 1, n 1 g g m1,0 g m1,1 g m1,n 1
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
I14 I 24 I 34 I 44
W11 W W 21 W31 W41
W12
W13
W22 W23 W32 W33 W42 W43
W14 W24 W34 W44
21
双三次卷积法计算公式
W W ( y1 ) 11 W ( x 1) W44 W ( x 4 )W ( y 4 ) Wi j W ( xi )W ( y
数字影像的特征提取与定位课件
数字影像特征提取与定位技术实践
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。
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。
全数字摄影测量基础解析PPT课件
第8页/共91页
一. 影像灰度
F0
底
F
片
图8-1 底片透光能力
透光率T： T F阻光率O： F0
影像灰度：D lg O
第9页/共91页
O F0 F
二. 数字影像及获取方法
第10页/共91页
二. 数字影像及获取方法
数字影像表达形式
g0,0
g
g1,0
g0,1 g0,n1
g1,1
g1,n1
及最邻近像元法。
第18页/共91页
四.影像数字化器
对摄取的航摄像片进行采样和量化，是获取数字影 像的方法之一。 形式：电子光学扫描器和固体陈列数字化器。
图8-3 滚筒式电子-光学数字化器结果示意图
第19页/共91页
第三节 基于灰度的 数字影像相关
第20页/共91页
主要内容
概念 基于灰度的数字影像相关 基于灰度的数字影像相关方法
第21页/共91页
一. 影像相关
影像匹配
立体测图的关键：寻找同名像点在左右像片上的位 置。
模拟测图：是作业人员通过双眼不断地在左右像片 上寻找同名像点。
数字摄影测量中，以影像匹配的方法自动确定同名 像点。
第22页/共91页
一. 影像相关
影像匹配
影像相关是利用互相关函数，评价两块影像的相似 性以确定同名点。
流
计算最佳
程
计算参数值
匹配的点位
图
结束
第43页/共91页
三. 基于灰度的数字影像相关方法
➢二维最小二乘影像相关
➢系数 c1 1 c2 g2
c3
g2 x2
x2 a0
(g2 )x
g x
c4
一. 影像灰度
F0
底
F
片
图8-1 底片透光能力
透光率T： T F阻光率O： F0
影像灰度：D lg O
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O F0 F
二. 数字影像及获取方法
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二. 数字影像及获取方法
数字影像表达形式
g0,0
g
g1,0
g0,1 g0,n1
g1,1
g1,n1
及最邻近像元法。
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四.影像数字化器
对摄取的航摄像片进行采样和量化，是获取数字影 像的方法之一。 形式：电子光学扫描器和固体陈列数字化器。
图8-3 滚筒式电子-光学数字化器结果示意图
第19页/共91页
第三节 基于灰度的 数字影像相关
第20页/共91页
主要内容
概念 基于灰度的数字影像相关 基于灰度的数字影像相关方法
第21页/共91页
一. 影像相关
影像匹配
立体测图的关键：寻找同名像点在左右像片上的位 置。
模拟测图：是作业人员通过双眼不断地在左右像片 上寻找同名像点。
数字摄影测量中，以影像匹配的方法自动确定同名 像点。
第22页/共91页
一. 影像相关
影像匹配
影像相关是利用互相关函数，评价两块影像的相似 性以确定同名点。
流
计算最佳
程
计算参数值
匹配的点位
图
结束
第43页/共91页
三. 基于灰度的数字影像相关方法
➢二维最小二乘影像相关
➢系数 c1 1 c2 g2
c3
g2 x2
x2 a0
(g2 )x
g x
c4
数字摄影测量-第3章影像特征提取
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
00000000000
n1 m1
mpq
i p jq gij
i0 j0
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
0
p 0 q 0
0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 p 1p 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 q 0 q 1
1 0 1
Gx 2
0
2
1 0 1
i, j
1 2 1
Gy
0
0
0
1 2 1
Prewitt算子与Sobel算子
-1 0 1
-1 -1 -1
-1 0 1 -1 0 1
000 111
Prewitt算子
-1 0 1 -2 0 2
-1 0 1
-1 -2 1 -1 0 1 -1 2 1
Sobel 算子
特征分割法
在提取特征时，所用算子不仅应顺次地提 取出一个特征上三个特征点的像素序号（点 位），而且还应保留两个突出点S1，S2之灰 度差 g g(S2) g(S1) 。
将三个特征点的像素号与 g 作为描述此 特征的四个参数---特征参数。
g 0 之特征为正特征， g 0 之特征为负特征。
2.3.5 定位算子
2
f
(x,
y)
x2
y2
2
2
2
exp(
x2
2
y2
4
)
LOG算子
LOG算子以为卷积核，对原灰度函数进 行卷积运算后提取零交叉点为边缘点。
摄影测量PPT
数字摄影测量技术在构建数字城 市中的应用
1、数字摄影测量技术 2、数字城市 3、数字摄影测量技术的应用
一、数字摄影测量技术
数字摄影测量（Basic concept of digital photogrammetry）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。美国等国称之为软拷贝摄影测量 （Softcopy Photogrammetry），我国王之卓教 授称为全数字摄影测量（Full Digital Photogrammetry）。这种定义认为，在数字摄影 测量过程中，不仅产品是数字的，而且中间数据的 记录以及处理的原始资料均是数字的。
二、数字城市
• 随着数字城市技术的发展，以二维数据为肢体的 GIS应用，已经不能满足城市专业应用的空间数 据表现形式； • 一种更加直观的，所见既所得的三维空间数据逐 渐成为一种崭新的，客户热衷的数据表达方式， 它将成为数字城市乃至数字地球的核心数据。
三维数字城市建设中的关键及问题
• • • • 三维数字城市中 1、数据是数字城市的核心物质基础 数据标准 数据生产工艺 2、软件平台是系统运行的基础保障: • E都市、都市圈、城市猎人到Google Earth, Skyline、 World Wind • 国内:京国遥新天地信息技术有限公司开发的EV-Globe、 适普软件有限公司的IMAGIS，灵图软件技术有限公司的 VRMaP、武汉地大信息科技发展有限公司的 InfoEarth,TelluroMap、高德等。 • 3、行业应用是系统的生命力所在
3.2建立数字正射影像图(DOM)
1.2.2城市建模
• 随着城市信息化的发展，数码城市与城市建模越来越受到重视。其基本原还是利用 DSM与相应的影响结合，实现城市建模。 • 三维城市模型，又称为城市三位模型，它的构建与应用是目前国际遥感。地理信息系 统及相关学科研究的热点，目前三维建模大致有如下解决方法：一是直接使用三维制 作软件，比如计算机辅助绘图设计软件（AUTOCAD）、三维动画设计软件 （3DMAX）等建模，这种方法能逼真地表达城市的精细结构和材质特征，基本上能 够满足虚拟现实技术的3I（immersion、interactive、imagination，即沉浸、交互、 构想）的要求，特别是对于那些自然景物和不规则建筑物等效果比较好，但是对于大 范围的区域，如果每个模型都这样建立，不仅费时费力，而且也不经济；而是直接利 用传统GIS的二维线划数据及其相应的高度属性进行三维建模，各建筑物表面还可以 加上相应的纹理， • 但是采用此方法只局限于较规则建筑物的三位模型，此外还有一种方法就是利用数字 摄影技术进行三维建模，这种方法具有自动化程度高、建模速度快、 • 易于实时更新等特点，利用数字摄影测量技术能方便快捷地进行数字线划矢量图 （DLG）的测绘、数字高程模型（DEM）的建立、数字正摄影像图（DOM）的制作、 3DCM的建立，甚至还可以提取建筑物的纹理，建立纹理库等。
1、数字摄影测量技术 2、数字城市 3、数字摄影测量技术的应用
一、数字摄影测量技术
数字摄影测量（Basic concept of digital photogrammetry）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。美国等国称之为软拷贝摄影测量 （Softcopy Photogrammetry），我国王之卓教 授称为全数字摄影测量（Full Digital Photogrammetry）。这种定义认为，在数字摄影 测量过程中，不仅产品是数字的，而且中间数据的 记录以及处理的原始资料均是数字的。
二、数字城市
• 随着数字城市技术的发展，以二维数据为肢体的 GIS应用，已经不能满足城市专业应用的空间数 据表现形式； • 一种更加直观的，所见既所得的三维空间数据逐 渐成为一种崭新的，客户热衷的数据表达方式， 它将成为数字城市乃至数字地球的核心数据。
三维数字城市建设中的关键及问题
• • • • 三维数字城市中 1、数据是数字城市的核心物质基础 数据标准 数据生产工艺 2、软件平台是系统运行的基础保障: • E都市、都市圈、城市猎人到Google Earth, Skyline、 World Wind • 国内:京国遥新天地信息技术有限公司开发的EV-Globe、 适普软件有限公司的IMAGIS，灵图软件技术有限公司的 VRMaP、武汉地大信息科技发展有限公司的 InfoEarth,TelluroMap、高德等。 • 3、行业应用是系统的生命力所在
3.2建立数字正射影像图(DOM)
1.2.2城市建模
• 随着城市信息化的发展，数码城市与城市建模越来越受到重视。其基本原还是利用 DSM与相应的影响结合，实现城市建模。 • 三维城市模型，又称为城市三位模型，它的构建与应用是目前国际遥感。地理信息系 统及相关学科研究的热点，目前三维建模大致有如下解决方法：一是直接使用三维制 作软件，比如计算机辅助绘图设计软件（AUTOCAD）、三维动画设计软件 （3DMAX）等建模，这种方法能逼真地表达城市的精细结构和材质特征，基本上能 够满足虚拟现实技术的3I（immersion、interactive、imagination，即沉浸、交互、 构想）的要求，特别是对于那些自然景物和不规则建筑物等效果比较好，但是对于大 范围的区域，如果每个模型都这样建立，不仅费时费力，而且也不经济；而是直接利 用传统GIS的二维线划数据及其相应的高度属性进行三维建模，各建筑物表面还可以 加上相应的纹理， • 但是采用此方法只局限于较规则建筑物的三位模型，此外还有一种方法就是利用数字 摄影技术进行三维建模，这种方法具有自动化程度高、建模速度快、 • 易于实时更新等特点，利用数字摄影测量技术能方便快捷地进行数字线划矢量图 （DLG）的测绘、数字高程模型（DEM）的建立、数字正摄影像图（DOM）的制作、 3DCM的建立，甚至还可以提取建筑物的纹理，建立纹理库等。
特征提取
2015年6月12日星期五
21
特征提取 –点特征提取算子
Förstner算子 (5) 选取极值点。
3)给定阈值Tq，若限制误差椭圆长短半轴之比不得大于3.2 - 2.4，则可求得Tq ＝0.32 – 0.5 若qc,r ＞ Tq，则该像素为一备选点，按以下原则确定其权：
4)以权值为依据，选取一适当窗口中的极值点为特征点，即选 取窗口中权最大者为权值点。
2015年6月12日星期五
5
特征提取 – 影像信息量与特征
比特分割
比特分割是一种简单的方法。由于在影像数字化时，像元灰 度量化为256个灰度等级，即8个比特，比特分割就是用于确定 哪几位比特是信号，哪几位是噪声。 具体：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)形成二值图像。
2015年6月12日星期五
11
特征提取
影像信息量与特征
点特征提取算子
线特征提取算子
影像分割
定位算子
2015年6月12日星期五
12
特征提取 –点特征提取算子
点特征主要指明显点，如角点、圆点等。提取点特征的算子 称为兴趣算子（interest operator），即运用某种算法从影像中 提取我们所感兴趣的，即有利于某种目的的点。现在已提出了 一系列算法各异，且具有不同特色的兴趣算子，比较知名的有 Moravec算子、 Förstner算子与 Harris算子等。
若不考虑噪声，点特征与边缘特征的灰度分布均表现为从 小到大或从大到小的明显变化。
2015年6月12日星期五
10
特征提取 – 影像信息量与特征
特征
除了用局部信息量来检测特征之外，还可以利用各种梯度 或差分算子提取特征，其原理是对各个像素的邻域即窗口进 行一定的梯度或差分运算，选择其极值点(极大或极小)或超 过给定阈值的点作为特征点。
21
特征提取 –点特征提取算子
Förstner算子 (5) 选取极值点。
3)给定阈值Tq，若限制误差椭圆长短半轴之比不得大于3.2 - 2.4，则可求得Tq ＝0.32 – 0.5 若qc,r ＞ Tq，则该像素为一备选点，按以下原则确定其权：
4)以权值为依据，选取一适当窗口中的极值点为特征点，即选 取窗口中权最大者为权值点。
2015年6月12日星期五
5
特征提取 – 影像信息量与特征
比特分割
比特分割是一种简单的方法。由于在影像数字化时，像元灰 度量化为256个灰度等级，即8个比特，比特分割就是用于确定 哪几位比特是信号，哪几位是噪声。 具体：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)形成二值图像。
2015年6月12日星期五
11
特征提取
影像信息量与特征
点特征提取算子
线特征提取算子
影像分割
定位算子
2015年6月12日星期五
12
特征提取 –点特征提取算子
点特征主要指明显点，如角点、圆点等。提取点特征的算子 称为兴趣算子（interest operator），即运用某种算法从影像中 提取我们所感兴趣的，即有利于某种目的的点。现在已提出了 一系列算法各异，且具有不同特色的兴趣算子，比较知名的有 Moravec算子、 Förstner算子与 Harris算子等。
若不考虑噪声，点特征与边缘特征的灰度分布均表现为从 小到大或从大到小的明显变化。
2015年6月12日星期五
10
特征提取 – 影像信息量与特征
特征
除了用局部信息量来检测特征之外，还可以利用各种梯度 或差分算子提取特征，其原理是对各个像素的邻域即窗口进 行一定的梯度或差分运算，选择其极值点(极大或极小)或超 过给定阈值的点作为特征点。
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
摄影测量学ppt课件
3.特征匹配
5
7-5 基于特征的影像匹配
一、点特征提取算法
点特征：明显的点，如角点、圆点 提取点特征的算子------兴趣算子或有利算子
1. Moravec 算子
---------利用灰度方差提取点特征。
通过逐像元量测与其邻元的灰度差，搜索相邻 像元之间具有高反差的点。
6
1）计算各像元的有利值IV，按四个方向计算相邻像元 间灰度差平方和，取最小的为该像元的有利值
影像分割：将
一维影像由若干影像段（特征段）组成。
影像分割成若 干子区域，每 个子区域都具 有一定的均匀
特征段由三个特征点组成。一个灰度梯
度变化最大的点 Z ，两个“突出点”
（灰度很小） S1, S2
性质对应于某
利用特征提取算子，提取特征（依次提
一物体或物体 的一部分。 S2
取三个特征点），将一行影像分割为若
Z
S1
22
2. 匹配窗口的构成
传统的影像匹配中，以影像窗口中心为匹配点。
跨接法的匹配窗口将两个窗口连接起来构成一个匹配窗口。
其中一个特征可以是已经匹配的特征 Fb，也可以是待匹配的
特征 ；另一个是待匹配的特征。
S2
S2
Z
Z
S1
S1
Fb Fe
Fb
Fe
这种窗口是随着影像的纹理结构而变化的。
23
1跨)待接匹法配匹的配特窗征始口终的位特于点边缘，不是窗口的中心；
配的特征
Fb 1 2
3 45
①构成目标窗口 Fb Fe
②确定 Fe 的备选特征 1，3 ③组成右影像的特征窗口 Fb 1; Fb 3
④右影像窗口重采样----以目标窗口为基准，使之于目标窗 口的大小一致，消除几何变形 ⑤相关匹配-----计算 Fb Fe与 Fb 1; Fb 3的相关系数， 取最大相关系数为匹配窗口，进而确定匹配的特征
测绘技术中的数字摄影测量方法与数据处理
测绘技术中的数字摄影测量方法与数据处理数字摄影测量在测绘技术中扮演着至关重要的角色。
它结合了摄影测量和数字技术，通过使用数字相机捕捉图像，并利用计算机软件处理数据，从而实现了高精度的测量和三维模型重建。
本文将讨论数字摄影测量的方法和数据处理技术，并探讨其在各个领域中的应用。
一、数字摄影测量方法1. 相对定向法相对定向法是数字摄影测量中最基础的方法之一。
它基于相机的内外参数和图像特征点的对应关系，通过解算相机的姿态和位置来确定图像的几何关系。
相对定向法可以用来获取相机在空间中的精确位置和朝向，从而实现图像的几何校正和地物的测量。
2. 绝对定向法绝对定向法是在相对定向的基础上进一步推导，利用已知的控制点坐标和相机参数来实现摄影测量的绝对定位。
通过在地面上布设控制点，并测量其坐标，可以利用绝对定向法来提高摄影测量的精度和可靠性。
3. 稀疏点云建模稀疏点云建模是通过摄影测量和三维重建技术，将图像中的特征点定位到空间中，并构建点云模型。
利用稀疏点云模型，可以实现对地形、建筑物等物体的快速建模和测量。
4. 密集点云建模密集点云建模是进一步发展的数字摄影测量方法。
它通过在相机位置上插入更多的图像点来提高建模的精度。
利用密集点云模型，可以更准确地测量地物的形状、体积和表面特征。
二、数字摄影测量的数据处理技术1. 图像处理图像处理是数字摄影测量中的重要环节。
它包括图像校正、图像增强、图像匹配等步骤。
图像校正可以通过去除图像畸变和噪声来提高图像质量。
图像增强可以通过调整对比度、亮度等参数来改善图像的可视性。
图像匹配是指将两幅或多幅图像进行特征点的匹配，以实现图像的配准和精度测量。
2. 点云处理点云处理是数字摄影测量中的核心部分。
它包括点云的滤波、配准、拼接和分析等过程。
点云滤波可以通过去除离群点和噪声来提高点云质量。
点云配准可以将多个点云进行匹配，实现点云的拼接和整体重建。
点云分析可以通过拓扑结构、曲面重建等算法来提取地形、建筑物等物体的特征。
数字摄影测量数字正射影像图数字正射影像图(课件)
数字正射影像图的应用
测绘与地理信息
数字正射影像图可用于地形 测绘、矿产勘探、道路规划 等, 为地理信息系统提供精 准的基础地理数据。
城乡规划管理
高分辨率的数字正射影像图 可用于城市规划、土地利用 、基础设施建设等领域的空 间分析和决策支持。
环境监测与管理
数字正射影像图能精准反映 地表状况, 有利于进行森林 、湿地、水资源等环境要素 的监测与管理。
动态更新容易
2
基于数字影像,可快速更新变化内容,提高更新效率。
信息内容丰富
3
除几何信息外,还包含多种地物属性信息。
数字正射影像图具有几何精度高、动态更新容易、信息内容丰富等特点,广泛应用于城乡规划、土地管理、工程建设等领域 。通过数字化处理,它克服了传统纸质地图的局限性,成为地理信息系统的重要数据源。
互动操作
通过Web或移动应用,用户可以方便地查看、缩放和移动数字正 射影像,实现图像漫游和信息查询,增强用户体验。
数字正射影像图的精度评估
1 测量精度评估
2 可视化分析
对数字正射影像图的几何
运用专业软件对正射影像
精度、定位精度、测量精
图进行数据可视化分析,
度等参数进行全面测试和
直观展示各类精度指标的
数字正射影像图的制作流程
数据采集
通过航空摄影或地面摄影等 方式获取覆盖区域的高质量 影像数据。采用先进的数字 相机和测量设备，确保数据 的精度和完整性。
图像校正
对采集的影像数据进行几何 校正、辐射校正等处理,消除 镜头畸变和大气效应等因素 带来的影响,确保图像数据的 可靠性。
影像拼接
利用专业的数字摄影测量软 件,将多张单幅影像按照空间 位置和时间顺序进行拼接,构 建连续覆盖的数字正射影像 图。
影像分割(面特征提取)
影像分割
[二]、影像分割的主要方法 二、区域生长法 3、分-合影像分割法 1）构造四分树数据结构 2）分裂
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
影像分割
[二]、影像分割的主要方法 二、区域增长法 3、分-合影像分割法 1）构造四分树数据结构 2）分裂 3）基于四分树数据结构 的合并
（1）搜索图像中最小和最大灰度值Imin和Imax，并计算初 始阈值Tk (k=0)；
I min I max T 2
0
（2）根据阈值将图像分割为目标和背景两部分，并计 算两部分的平均灰度值Io和Ib；
Io
I ( i , j ) T k
I (i, j ) W (i, j )
I ( i , j ) T
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
影像分割
[二]、影像分割的主要方法 一、阈值法 通过直方图得到阈值 有突出目标和背景图像，直方图将具有明显 的双峰。
T
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
[二]、影像分割的主要方法 三、聚类分割法 简单的聚类方法 （1）随机确定一些点作为聚类中心； （2）计算每一个待分点与各个聚类中心的距 离，若该点与某个聚类中心的距离小于某个 阈值，则认为该点属于这一类，否则添加该 点为一新的聚类中心；
（3）遍历所有像点。
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
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,这就是影像分割。
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5
§3.1 数字影像采样与重采样
三、核线的重排列（重采样）
在一般情况下数字影像的扫描行与核线并不重合， 为了获取核线的灰度序列，必须对原始数字影像 灰度进行重采样。
1、在水平影像上获取核线影像 2、在倾斜影像上获取核线影像
6
§3.2 点特征提取算法
点特征(point feature)：主要指明显点，如角点、 圆点等。
2 ci1,r i1
ik
8
§3.2 点特征提取算法
（2）给定一经验值，将兴趣值大于该阈值的点 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，仅留下一具兴趣值最大者，该像素即为 一个特征点（抑制局部非最大）。
9
§3.2 点特征提取算法
在以像素为中心的的影像窗口中，计算四个方向
相邻像素灰度差的平方和,取其中最小者作为该像
素的兴趣值。
V1 k1 (gci,r gci1,r )2
ik
V2
k 1
( gci,r i
ik
g )2 ci1,r i1
k 1
V3
V4
( gc,r i
g )2 c,r i1
ik
k 1
(g g ) ci,ri
（2）计算窗口中灰度的协方差矩阵
Q
N
1
gu2 gv gu
1
gu gv gv2
（3）计w 算 tr兴1Q 趣 D值treNtN
q
1
(a2
b2
)2
(a2 b2 )2
ck 1 r k 1
gu2
( gi1, j1 gi, j )2
ick jrk
ck 1 r k 1
gv2
分界线。指图像局部区域亮度变化显著的部分， 该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既 从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另 一个灰度相差较大的灰度值。
14
§3.3 线特征提取算法
图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像 边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理 解是非常重要的，同时也是图像分割所依赖的重 要特征，边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、 检测和定位。
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
§3.1 数字影像采样与重采样
采样间隔条件
x 1 2 f1
即Shannon采样定理：当采样间隔能使函数 中 存在的最高频率中每周期取有两个样本时，则根 据采样数据可以完全恢复原始函数 。 其 中 为截止频率。
4
§3.1 数字影像采样与重采样
二、影像重采样(resampling)
当欲知不位于矩阵(采样)点上的原始函数的数值时就需进 行内插，此时称为重采样，意即在原采样的基础上再一 次采样。
如果兴趣值大于给定的阈值，则该像元为待选点。
（5）选取极值点
在一个适当窗口中选择最大的待选点，而去掉其余的 点。
12
实验4 点特征提取算法
一、目的
编程实现点特征提取算法
二、内容
点特征提取
三、成果
1、实验报告 2、VB程序
13
§3.3 线特征提取算法
线特征：指影像的“边缘”和“线”。 边缘：影像局部区域特征不相同的那些区域间的
( gi, j1 gi1, j )2
ick jrk
ck 1 r k 1
gu gv
( gi1, j1 gi, j )( gi, j1 gi1, j )
ick jrk
其中DetN代表矩阵N的行列式；trN代表矩阵N的迹；
q即像素(c,r)对应误差椭圆的圆度
11
§3.2 点特征提取算法
（4）确定待定点
2
§3.1 数字影像采样与重采样
一、数字影像采样(sampling)
数字化影像或直接获取的数字影像，不可能对理 论上的每一个点都获取其灰度值，而只能将实际 的灰度函数离散化，对相隔—定间隔的“点”量 测其灰度值。
这种对实际连续函数模型离散化的量测过程就是 采样，被量测的点称为样点，样点之间的距离即 采样间隔。
提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子 （Interest Operator），即运用某种算法从影像中 提取我们所感兴趣的即有利于某种目的的点。
7
§3.2 点特征提取算法
一、Moravec算子
利用灰度方差提取点特征的算子。步骤为：
（1）计算各像元的兴趣值IV（Interest Value）。
第三章 数字影像与特征提取
§3.1 数字影像采样与重采样 §3.2 点特征提取算法 §3.3 线特征提取算法 §3.4 定位算子 实验4 点特征提取算法 实验5 线特征提取算法
1
§3.1 数字影像采样与重采样
数字影像定义
数字影像是一个灰度矩阵，矩阵的每个元素是一 个灰度值，对应着光学影像或实体的一个微小区 域，称为像元素或像元或像素。各像元素的灰度 值代表其影像经采样与量化了的“灰度级”。
§3.3 线特征提取算法
一、边缘检测的步骤
(1) 图像滤波
边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数， 但是导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器 来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
(2) 图形增强
增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。 增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点突出显示。
二、Forstner算子
通过计算各像素的Robert梯度和像素为中心的一 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。步 骤为：
（1）计算各像素的Robert梯度
gu
g u
gi1, j1
gi, j
g
v
g v
gi, j1
gi1, j
10
§3.2 点特征提取算法
重采样过程可理解为原始影像与sinc函数的卷积，取用了 sinc函数作为卷积核。但是这种运算比较复杂，所以常用 一些简单的函数代替那种sinc函数。以下介绍三种实际上 常用的重采样方法。
（1）双线性插值法(bilinear interpolation) （2）双三次卷积法(cubic convolution) （3）最邻近像元法(nearest neighbor)
15
§3.3 线特征提取算法
根据灰度变化的剧烈程度，通常将边缘划分为阶跃状和 屋顶状两种类型。阶跃边缘两边的灰度值变化明显，而 屋缘位于灰度值增加与减少的交界处。
线：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。即距离很小的一对边缘构成一条线。
线特征提取算子通常也称为边缘检测算子。
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§3.1 数字影像采样与重采样
三、核线的重排列（重采样）
在一般情况下数字影像的扫描行与核线并不重合， 为了获取核线的灰度序列，必须对原始数字影像 灰度进行重采样。
1、在水平影像上获取核线影像 2、在倾斜影像上获取核线影像
6
§3.2 点特征提取算法
点特征(point feature)：主要指明显点，如角点、 圆点等。
2 ci1,r i1
ik
8
§3.2 点特征提取算法
（2）给定一经验值，将兴趣值大于该阈值的点 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，仅留下一具兴趣值最大者，该像素即为 一个特征点（抑制局部非最大）。
9
§3.2 点特征提取算法
在以像素为中心的的影像窗口中，计算四个方向
相邻像素灰度差的平方和,取其中最小者作为该像
素的兴趣值。
V1 k1 (gci,r gci1,r )2
ik
V2
k 1
( gci,r i
ik
g )2 ci1,r i1
k 1
V3
V4
( gc,r i
g )2 c,r i1
ik
k 1
(g g ) ci,ri
（2）计算窗口中灰度的协方差矩阵
Q
N
1
gu2 gv gu
1
gu gv gv2
（3）计w 算 tr兴1Q 趣 D值treNtN
q
1
(a2
b2
)2
(a2 b2 )2
ck 1 r k 1
gu2
( gi1, j1 gi, j )2
ick jrk
ck 1 r k 1
gv2
分界线。指图像局部区域亮度变化显著的部分， 该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既 从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另 一个灰度相差较大的灰度值。
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§3.3 线特征提取算法
图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像 边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理 解是非常重要的，同时也是图像分割所依赖的重 要特征，边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、 检测和定位。
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
§3.1 数字影像采样与重采样
采样间隔条件
x 1 2 f1
即Shannon采样定理：当采样间隔能使函数 中 存在的最高频率中每周期取有两个样本时，则根 据采样数据可以完全恢复原始函数 。 其 中 为截止频率。
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§3.1 数字影像采样与重采样
二、影像重采样(resampling)
当欲知不位于矩阵(采样)点上的原始函数的数值时就需进 行内插，此时称为重采样，意即在原采样的基础上再一 次采样。
如果兴趣值大于给定的阈值，则该像元为待选点。
（5）选取极值点
在一个适当窗口中选择最大的待选点，而去掉其余的 点。
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实验4 点特征提取算法
一、目的
编程实现点特征提取算法
二、内容
点特征提取
三、成果
1、实验报告 2、VB程序
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§3.3 线特征提取算法
线特征：指影像的“边缘”和“线”。 边缘：影像局部区域特征不相同的那些区域间的
( gi, j1 gi1, j )2
ick jrk
ck 1 r k 1
gu gv
( gi1, j1 gi, j )( gi, j1 gi1, j )
ick jrk
其中DetN代表矩阵N的行列式；trN代表矩阵N的迹；
q即像素(c,r)对应误差椭圆的圆度
11
§3.2 点特征提取算法
（4）确定待定点
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§3.1 数字影像采样与重采样
一、数字影像采样(sampling)
数字化影像或直接获取的数字影像，不可能对理 论上的每一个点都获取其灰度值，而只能将实际 的灰度函数离散化，对相隔—定间隔的“点”量 测其灰度值。
这种对实际连续函数模型离散化的量测过程就是 采样，被量测的点称为样点，样点之间的距离即 采样间隔。
提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子 （Interest Operator），即运用某种算法从影像中 提取我们所感兴趣的即有利于某种目的的点。
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§3.2 点特征提取算法
一、Moravec算子
利用灰度方差提取点特征的算子。步骤为：
（1）计算各像元的兴趣值IV（Interest Value）。
第三章 数字影像与特征提取
§3.1 数字影像采样与重采样 §3.2 点特征提取算法 §3.3 线特征提取算法 §3.4 定位算子 实验4 点特征提取算法 实验5 线特征提取算法
1
§3.1 数字影像采样与重采样
数字影像定义
数字影像是一个灰度矩阵，矩阵的每个元素是一 个灰度值，对应着光学影像或实体的一个微小区 域，称为像元素或像元或像素。各像元素的灰度 值代表其影像经采样与量化了的“灰度级”。
§3.3 线特征提取算法
一、边缘检测的步骤
(1) 图像滤波
边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数， 但是导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器 来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
(2) 图形增强
增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。 增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点突出显示。
二、Forstner算子
通过计算各像素的Robert梯度和像素为中心的一 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。步 骤为：
（1）计算各像素的Robert梯度
gu
g u
gi1, j1
gi, j
g
v
g v
gi, j1
gi1, j
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§3.2 点特征提取算法
重采样过程可理解为原始影像与sinc函数的卷积，取用了 sinc函数作为卷积核。但是这种运算比较复杂，所以常用 一些简单的函数代替那种sinc函数。以下介绍三种实际上 常用的重采样方法。
（1）双线性插值法(bilinear interpolation) （2）双三次卷积法(cubic convolution) （3）最邻近像元法(nearest neighbor)
15
§3.3 线特征提取算法
根据灰度变化的剧烈程度，通常将边缘划分为阶跃状和 屋顶状两种类型。阶跃边缘两边的灰度值变化明显，而 屋缘位于灰度值增加与减少的交界处。
线：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。即距离很小的一对边缘构成一条线。
线特征提取算子通常也称为边缘检测算子。
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