第一章：粒子图像测试技术与摄影测量法 第二章：PIV技术内幕 第三章：PIV实验系统的搭建 第四章：PIV实验历程

3.1 遥感图像目视解译原理 3.2 摄影图像目视解译基础

第八章 数字地面模型概述 第九章 像片纠正、正射投影技术及综合法测图 9-1 像片纠正的概念与分类 9-2 透视投影变换纠正（常规纠正） 9-3 数字纠正 9-4 综合法测图 第十章 数字摄影测量基础知识 10-1 数字影像 10-2 基于灰度的影像匹配 10-3 同名核线与一维匹配概念 10-4 数字摄影测量系统及数字摄影测量生产 第十一章 摄影测量的外业 11-1 像片控制点联测 11-2 像片调绘

基于核线的影像匹配 前面讨论了基于二维影像窗口的相关算法。如果 能够利用空间成像的某些性质,将二维相关转化 为一维相关,就会使得影像匹配的效率与可靠性 都得到提高。那么这个空间成像的某些性质具体 是指什么呢?

最小二乘影像匹配 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(SubPixel)。它 可应用于:

1. 概述 2. 数字地面模型的概念与形式 3. 数字地面模型的数据获取

1. 移动曲面内插方法 2. 多面函数内插方法 3. 有限元内插方法 4. 数字高程模型的精度及存储管理

1. 三角网数字地面模型的构建 2. 三角网数字地面模型的存储 3. 三角网中的内插 4. 基于三角网自动绘制等高线

1.1 纠正的基本原理 1.3 正解法（直接法）纠正 1.4 实用解法 1.2 反解法（间接法）纠正

2.1 线阵影像成像原理 2.3 基于共线方程正解法（直接法）纠正 2.5 基于RPC/RPB模型的解法 2.2 基于共线方程反解法（间接法）纠正 2.4 直接法与间接法结合的纠正