第八章数字摄影测量
第八章 数字摄影测量
数字摄影测量的来历 无论是模拟摄影测量还是解析摄影测量都需要人工 量测像点坐标,并需要人眼在立体观察情况下寻找 同名像点。 计算机科学与技术的发展使得以上工作可以借助于 计算机自动完成,也即利用数字影像的灰度信号, 采用数字相关技术寻找并量测同名像点,在此基础 上通过解析计算,进行相对定向和绝对定向,建立 数字立体模型,从而建立数字高程模型,绘制等高 线图、制作正射影像图以及为地理信息系统提供基 础信息,这就是数字摄影测量
数字摄影测量的来历 无论是模拟摄影测量还是解析摄影测量都需要人工 量测像点坐标，并需要人眼在立体观察情况下寻找 同名像点。 计算机科学与技术的发展使得以上工作可以借助于 计算机自动完成，也即利用数字影像的灰度信号， 采用数字相关技术寻找并量测同名像点，在此基础 上通过解析计算，进行相对定向和绝对定向，建立 数字立体模型，从而建立数字高程模型，绘制等高 线图、制作正射影像图以及为地理信息系统提供基 础信息，这就是数字摄影测量
数字摄影测量的定义 数字摄影测量是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学的分支学 科。这种定义在美国等国家称为软拷贝摄影测量 ( softcopy-Photogrammetry).中国著名摄影测量 学者王之卓教授称之为全数字摄测量(Al digitalPhotogrammetry).这种定义认为,在数字摄 影测量中,不仅其产品是数字的,而且其中间数据 的记录以及处理的原始资料均是数字的,所处理的 原始资料自然是数字影像
数字摄影测量的定义 数字摄影测量是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学的分支学 科。这种定义在美国等国家称为软拷贝摄影测量 （softcopy-Photogrammetry）．中国著名摄影测量 学者王之卓教授称之为全数字摄测量（All digitalPhotogrammetry）．这种定义认为，在数字摄 影测量中，不仅其产品是数字的，而且其中间数据 的记录以及处理的原始资料均是数字的，所处理的 原始资料自然是数字影像
全数字摄影测量的特色 辐射信息 在解析摄影测量中,一个目标点向量是三维的,即(X,Y,Z) 而在全数字摄影测量中。目标点向量变为四维,即 (X,Y,Z,D) 其中D是该点的辐射量(影像的密度或灰度值),集合{D} 就构成了数字影像。现在我们可以利用各种传感器精确获取 多种频带多时域的辐射信息,即直接获取数字影像;也可利 用影像数字化仪将像片上的影像数子化获取数字化影像。由 于数字影像的运用,许多在传统摄影测量中很难甚至不可能 实现的处理,在全数字摄影测量中都能够处理甚至变得极为 单.如消除影像的运动模糊、按所需要的任务方式进行纠 正、反差增强、多影像的分析与模式识别等。由于数字摄影 测量直接使用的原始资料是数字影像。因此其硬件系统只是 个计算机
❖ 全数字摄影测量的特色 一 辐射信息 在解析摄影测量中，一个目标点向量是三维的，即 而在全数字摄影测量中。目标点向量变为四维，即 其中D是该点的辐射量（影像的密度或灰度值），集合｛D｝ 就构成了数字影像。现在我们可以利用各种传感器精确获取 多种频带多时域的辐射信息，即直接获取数字影像；也可利 用影像数字化仪将像片上的影像数子化获取数字化影像。由 于数字影像的运用，许多在传统摄影测量中很难甚至不可能 实现的处理，在全数字摄影测量中都能够处理甚至变得极为 简单．如消除影像的运动模糊、按所需要的任务方式进行纠 正、反差增强、多影像的分析与模式识别等。由于数字摄影 测量直接使用的原始资料是数字影像。因此其硬件系统只是 一个计算机。 T (X,Y,Z) T (X,Y,Z, D)
2数据量 张长宽为23cm的影像包含了2MB,直接由传感器 获得的遥感影像的数据量更大 3速度与精度 4影像匹配 影像匹配的理论与实践是实现自动立体量测的关键, 也是数字摄影测量的重要研究课题 5影像解译 数字摄影测量综合利用几何特征和物理特征可以对居 民地、道路和河流等地面目标进行自动识别和提取, 极大地拓展了测量的范畴
2 数据量 一张长宽为23cm的影像包含了21MB，直接由传感器 获得的遥感影像的数据量更大。 3 速度与精度 4 影像匹配 影像匹配的理论与实践是实现自动立体量测的关键， 也是数字摄影测量的重要研究课题。 5 影像解译 数字摄影测量综合利用几何特征和物理特征可以对居 民地、道路和河流等地面目标进行自动识别和提取， 极大地拓展了测量的范畴
数字影像的获取与采样 1影像数字化过程 将透明正片(或负片)放在影像数字化器上,把像片 上像点灰度值用数字形式记录下未,此过程称为影像 数字化。 影像的灰度又称为光学密度。透明像片(正片或负片) 影像的灰度值,反映了它透明的程度,即透光的能力 设投影在透明像片上的光通量为FO,而透过透明像片 后的光通量为F,则F与FO之比称为透过率T,F与F0 之比称为不透过率O,有
一、数字影像的获取与采样 1.影像数字化过程 将透明正片（或负片）放在影像数字化器上，把像片 上像点灰度值用数字形式记录下未，此过程称为影像 数字化。 影像的灰度又称为光学密度。透明像片（正片或负片） 影像的灰度值，反映了它透明的程度，即透光的能力。 设投影在透明像片上的光通量为F0，而透过透明像片 后的光通量为F，则F与F0之比称为透过率T，F与F0 之比称为不透过率O，有: = = F F O F F T 0 0
因此,像点愈黑,则透过的光通量愈小,不透过率愈 大,所以。透过率和不透过率都可以说明影像黑白 的程度。但是人眼对明暗程度的感觉是按对数关系 变化的。为了适应人眼的视觉,在分析影像的性能 时,不直接用透过率或不透过率表示其黑白程度, 而用不透过率的对数值表示: D=logo= los 87 D称为影像的灰度,当光线全部透过时,即透过率等 于1,则影像的灰度等于0,当光通量仅透过百分之 ,即不透过率是100时,则影像的灰度是2,实际 的航空底片的灰度一般在03到1.8范围之内
因此，像点愈黑，则透过的光通量愈小，不透过率愈 大，所以。透过率和不透过率都可以说明影像黑白 的程度。但是人眼对明暗程度的感觉是按对数关系 变化的。为了适应人眼的视觉，在分析影像的性能 时，不直接用透过率或不透过率表示其黑白程度， 而用不透过率的对数值表示： D称为影像的灰度，当光线全部透过时，即透过率等 于1，则影像的灰度等于0，当光通量仅透过百分之 一，即不透过率是100时，则影像的灰度是2，实际 的航空底片的灰度一般在0.3到1.8范围之内。 T D O 1 = log = log
2.采样,重采样与量化 影像数宇化过程包括采样与量化两项内容。 像片上像点是连续分布的,但在影像数字化过程中 不可能将每一个连续的像点全部数字化,而只能每 隔一个间隔Δ读一个点的灰度值,这个过程称为采 样,Δ称为采样间隔
2.采样，重采样与量化 影像数宇化过程包括采样与量化两项内容。 像片上像点是连续分布的，但在影像数字化过程中 不可能将每一个连续的像点全部数字化，而只能每 隔一个间隔Δ读一个点的灰度值，这个过程称为采 样，Δ称为采样间隔
采样后是不连续的等间隔序列,采样过程会给影像的 灰度带来误差.例如相邻两个点的影像被丢失,亦 即影像的细部受到损夫,若要减少损失.则采样间 隔越小越好。但是采样间隔越小,数据量越大,增 加了运算工作量和提高了对设备的耍求。究竞如何 确定采样间隔,应根据精度要求和影像分解力,另 外还要考虑到数据量和存贮设备的容量 通过上述采样过程得到每个点的灰度值不是整数,这 对于计算很不方便,为此,应将各点的灰度值取为 整数,这一过程称为影像灰度的量化
采样后是不连续的等间隔序列，采样过程会给影像的 灰度带来误差．例如相邻两个点的影像被丢失，亦 即影像的细部受到损夫，若要减少损失．则采样间 隔越小越好。但是采样间隔越小，数据量越大，增 加了运算工作量和提高了对设备的耍求。究竟如何 确定采样间隔，应根据精度要求和影像分解力，另 外还要考虑到数据量和存贮设备的容量。 通过上述采样过程得到每个点的灰度值不是整数，这 对于计算很不方便，为此，应将各点的灰度值取为 整数，这一过程称为影像灰度的量化
其方法是将透明像片有可能出现的最大灰度变化范围 进行等分,等分的数目称为“灰度等级”;然后将每 个点的灰度值在其相应的灰度等级内取整,取整的原 则是四舍五入。由于计算机中数字均用二进制表示, 因此灰度等级一般都』2"(m是正整数) 当m=1时,灰度只有黑白两级,当m=8时,则得256个 灰度级,0为黑,255为白,每个像元素得灰度值占8bt, 即一个字节。量化过程会给影像得灰度带来四舍五入 的凑整误差,例如:将最大密度范围0-3划分为64级, 最大量化误差为 0.5×=0.02 64 由此可以看出,量化误差与密度等级有关,密度等级 越大,量化误差越小
其方法是将透明像片有可能出现的最大灰度变化范围 进行等分，等分的数目称为“灰度等级”；然后将每 个点的灰度值在其相应的灰度等级内取整，取整的原 则是四舍五入。由于计算机中数字均用二进制表示， 因此灰度等级一般都取为 （m是正整数）。 当m=1时，灰度只有黑白两级，当m=8时，则得256个 灰度级，0为黑，255为白，每个像元素得灰度值占8bit， 即一个字节。量化过程会给影像得灰度带来四舍五入 的凑整误差，例如：将最大密度范围0-3划分为64级， 最大量化误差为 由此可以看出，量化误差与密度等级有关，密度等级 越大，量化误差越小。 m 2 0.02 64 3 0.5 =