摄影测量的现状与发展-张祖勋院士

通俗的说：摄影测量就是 通过摄影， 进行测量！
过程：
摄影 量测影像 上的二维 坐标 获得空 间的三 维坐标
摄影测量的本质来自于 普通测量的交会
普通测量的前方交会
A（ X 、 Y 、 Z ）
Z Y 1
β1
α1
α2
β2
2
O
X
摄影测量
通过量测影像 实现前方交会
A
a1 a2 S1
b1
a1
b2
a2
b1
S2
双目立体
单基线立体问题
(1)双像“匹配”是病态 (2)高程精度பைடு நூலகம்视场角局限
多基线立体优点
(1)改善“匹配”可靠性 (2)提高高程精度
多目视觉摄影测量将在当代航空数字相机、 数字近景摄影测量中得到广泛的应用；它已 经在工业零件测量、城市建模（序列图像）获得 应用。
测量要求 多个方向前方交会
摄影测量应该 多个基线摄影
SWDC－4
四个 相机 拼接 而成 特点
（1） 镜头可换(35/50/80); （2）内置GPS （3） 高程精度高－－4个控制点（可达1/7000(初步试验)）
Vexcel 的 UCD 是由4次分别曝光的 9个小面阵拼接成的大面阵
Vexcel UCD
4个物镜，顺序曝光
在理论上 可获得一 个中心投 影的影像
a1 ( X − X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z 0 − Z S ) a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z 0 − Z S ) a2 ( X − X S ) + b2 (Y − YS ) + c2 ( Z 0 − Z S ) a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z 0 − Z S )
B
b2
摄影测量是 由二维的影像⎯⎯→三维空间的科学与技术
上面
下面
正面
2→3
右面 左面
摄影测量－－
由二维影像构建三维模型， 进行测量的学科。
从二维影像到三维模型； from image to surface
2. 21世纪以来摄影测量传感器 --------与相应的理论发展
1992年ISPRS华盛顿大会，正式推出数 字摄影测量工作站DPW以来， 特别是2000年ISPRS阿姆斯特丹大会， 进入21世纪以来，摄影测量传感器取得 了极大的发展， 传感器范围也得到极大的扩展，同时也 带来了相应的急需解决的理论问题。
－－－ 描述 2 －－－
The fundamental task of photogrammetry is to rigorously
establish the geometric relationship between the image and the object as it existed at the time of the imaging event. Once this relationship is correctly recovered, one can then derive information about the strictly from its imagery. (E. M. Mikhail etc. Modern Photogrammetry 2001 )
数码航空摄影机两大类：
线阵与面阵拼接
三线阵
Leica ADS40
（前视＋下视＋后视）＋近红外＋红＋绿＋兰 ＝全色＋多光谱
利用三个航空摄影 条带进行摄影测量
后视
下视
前视
日本： Three-Line Scanner (TLS) / STARIMAGER (SI) System
Li Zhang：“Automatic Digital Surface Model (DSM) Generation from Linear Array Images”
交会角＝
0.8×视场角
多基线摄影测量 比常规摄影测量
θ
的
交会角增加一倍 ！
Leica－ADS40
前视
下视
后视
同样是多（双）基线立体
（2) 基于广义点理论的摄影测量
发展至今，从模拟、解析、到数字摄影测量 多是利用光学系统中测标量测“同名点”
在数学上采用 共线方程表达：
x − x0 = − f y − y0 = − f
上述：完整的描述了摄影测量： 1. 摄影测量是 －－“通过影像获得可靠测量的科学 －－ reliable measurements by means of photographs” 2. 摄影测量的核心是建立 －－“影像与被摄物体间的几何关系” －－geometric relationship between the －－image and the object 3. 数字摄影测量不仅要建立 “影像与被摄物体间 －－－的几何关系”，而且还要解决： －－－－－correspondence 问题
计算机立体视觉 与影像匹配（对应性问题）
计算机(立体)视觉，从70年代Marr理论起，对 “视觉模型、匹配算法等”进行了大量的研究，
立体匹配是立体视觉中最重要也是 最困难的问题。 由于立体匹配涉及的问题太多，至今仍 未得到很好的解决，
游素亚 徐光佑: “立体视觉研究的现状与进展” 中国图象图形学报 1997。 No. 1 pp.17-24
数码相机有其突出的优点“大重叠度”
为摄影测量将带来新的革命性的变化！
Vexcel航空数码相机
247 „Multi-Ray-Stereo“多光线立体 248 249 250 251 252
（3）Lidar
20世纪90年代发展起来的新型传感器，它集 激光扫描、POS于 一体，可直接获得DSM
GPS
Laser scanner IMU
《从二维影像到三维模型》 徐刚 日本 近代 科学社 2000
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，出现了多种方法。这个问题 可以分解为两部分，一个是对应问题，另一个 是给定对应时运动和形状的计算算法的问题。 前者还有很多问题没有解决，后者已经解决的 比较好。
本书中,影象间特征点的对应由人工给定； 主要对随后的三维计算，三角网的生成， 纹理影象的生成等等给予详细的介绍。这 个过程基本上自动的完成,影象间特征点的 对应，没有确定的方法，还在摸索中。 计算机界：对应性问题是个“还有很多问题没有 解决 ”、“没有确定的方法，还在探索中”的难题
－－－ 描述 3 －－－
（从二维影像到三维模型 徐刚 日本 近代科学社 2000）
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，出现了多种方法[10，42，60] 。 这个问题可以分解为两部分： 一个是对应问题；另一个是给定对应时运动和形状的计算算法的问 题。前者还有很多问题没有解决，后者已经解决的比较好。
面阵
大面阵技术难题： (a)面阵太大； (b) 输出时间 …………..
Δt
23 000×10μ＝230 mm
由多个小面阵合成一个大面阵
Z/I 的DMC 是由相距170mm/80mm的 4台分离的倾斜摄影小面阵“相机” 经过：纠正、拼接而成一个大面阵影像
8 000 12 000
由测绘研究院研制的
传统的“线阵”共线方程失效
′ ( X − X S ) + b1 ′ (Y − YS ) + c1 ′ (Z − Z S ) a1 x=0=−f ′ ( X − X S ) + b3 ′ (Y − YS ) + c3 ′ (Z − Z S ) a3 ′ ( X − X S ) + b2 ′ (Y − YS ) + c 2 ′ (Z − Z S ) a2 y=−f ′ ( X − X S ) + b3 ′ (Y − YS ) + c3 ′ (Z − Z S ) a3
（a）准确恢复两张影像的方位（解析关系） （b）a1、a2 必须为同名点（对应性问题）
A
a1 a2 S1
B
b2
b1
S2
－－对应性问题－－
correspondence
是数字摄影测量的“核心” 也是它的“生命力”所在。 它已经促使了摄影测量生产中内定向、相对定 向、空中三角测量、DEM的生成，从而使得 正射纠正的自动化(或半自动化)， 极大的提高生产力。
多余观测－－ 检查；提高精度
多余观测－－ 检查；提高精度
应用实例 ⎯⎯ 航空数码相机
数码航空相机视场角小？ 是否可能、怎样提高它的高程精度！？ 高程精度取决于“交会角”
常规摄影测量（60％）、交会角＝0.4×视场角
θ = (1 − p ) × α = 0 .4 × α
α θ
多基线摄影测量（80％）、
21世纪以来发展、并正在 得到广泛应用的传感器：
（1） 高分辨率遥感影像－－数字 影像＋RPC （2）数码航空相机－－－－－－－ 数字影像 （3）POS系统－－－－－ －－－ 位置与姿态 （4）Lidar－－－－－－－－－ DSM、DEM （5）干涉雷达－－－－－－－ DSM、DEM
（1） 高分辨率遥感影像
摄影测量与计算机视觉：对应性问题
人眼
计算机 对应性
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 能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几 何信息，包括形状、位置、姿态、运动等，而 且能对它进行描述、存储、识别与理解。
《马颂德、张正友：计算机视觉－－理论与算法，1998》
对应性问题－－影像匹配－－两方面发展
1.多基线－－－多片匹配 2.单基线－－－双片匹配
随着数码相机、完全计算机化的数字摄 影测量的广泛应用，多基线摄影测量， 正在打开摄影测量的自动化的大门 多基线影像匹配－－增加了可靠性