摄影测量学习题1Word格式.docx
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像片的内方位元素：
表示摄影中心与像片之间相互位置的参数，f,x0,y0
像片的外方位元素：
表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数。
相对定向
绝对定向元素：
描述立体像对在摄影瞬间的绝对位置和姿态的参数称～
单像空间后方交会：
利用至少三个已知地面控制点的坐标，与其影像上对应三个像点的影像坐标，根据共线条件方程，反求该像片的外方位元素。
空间前方交会：
由立体像对中两张像片的内、外方位元素和像点坐标来确定相应地面点的地面坐标的方法，称为空间前方交会。
双像解析摄影测量：
按照立体像对与被摄物体的几何关系，以数学计算方式，通过计算机解求被摄物体的三维空间坐标的方法，称为双像解析摄影测量。
解析法绝对定向
空中三角测量：
利用计算的方法，根据航摄像片上所量测的像点坐标以及极少量的地面控制点求出地面加密点的物方空间坐标，称之为解析空中三角测量。
POS：
PositionandOrientationSystem，是基于GPS和惯性测量装置IMU的直接测定影像外方位元素的现代航空摄影导航系统，可以获取移动物体的空间位置和三轴姿态信息。
影像的灰度
数字影像的重采样：
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，此时称为重采样。
影像匹配：
是利用互相关函数，评价两块影像的相似性以确定同名点。
核线相关：
沿核线寻找同名像点，即核线相关。
像片平面图：
用相当于正射投影的航摄像片上的影像来表示地物的形状和平面位置。
像片纠正：
对原始的航摄像片或数字影像进行处理，获取相当于水平像片的影像或数字正射影像。
数字正射影像图
人造立体视觉：
空间景物在感光材料上构像，再用人眼观察构像的像片产生生理视差；
重建空间景物的立体视觉，所看到的空间景物称为立体影像，产生的立体视觉称为人造立体视觉。
立体像对：
在摄影测量中，用摄影机在两摄站点对同一景物摄得的有一定重叠度的两张像片称之为立体像对。
DTM：
数字地面模型（DigitalTerrainModel,DTM）是定义于二维区域上的一个有限项的向量序列，它以离散分布的平面点来模拟连续分布的地形。
DEM：
DigitalElevationModel，数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。
TIN：
不规则三角网（TriangulatedIrregularNetwork,TIN）DEM。
影像数字化：
将透明正片（或负片）放在影像数字化器上，把像片上像点的灰度值用数字形式记录下来，此过程称为影像数字化。
数字影像内定向：
同一像点的像平面坐标与其扫描坐标不相等，需要加以换算，这种换算称为数字影像内定向。
相似性测度：
数字影像匹配测度表示两同名像点匹配程度，或称相似性测度。
数字微分纠正：
根据时间变化参数与数字地面模型，利用相应的构像方程式，或（实际办法）按一定的数学模型用控制点解算，从原始非正射投影的数字影像获取正射影像。
这种过程是将影像化为很多微小的区域，逐一进行纠正，其主要使用数字方式，故叫数字微分纠正。
DOM：
（DigitalOrthophotoMap）是以航摄像片或遥感影像（单色/彩色）为基础，经扫描处理并经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按地形图范围裁剪成的影像数据，并将地形要素的信息以符号、线画、注记、公里格网、图廓（内/外）整饰等形式填加到该影像平面上，形成以栅格数据形式存储的影像数据库。
立体正射影像对：
为了从立体观察中获得直观立体感，可以为正射影像制作出一幅立体匹配片，正射影像和相应的立体匹配片共同称为立体正射影像对。
GPS辅助空三人眼的天然立体视觉双像立体测图
多点最小二乘影像匹配：
如果采用双线性有限元内插与最小二乘匹配相结合的方法，同时答解各格网点的视差，再通过周围点视差平滑约束，可以求得这些地区（小范围纹理缺乏地区）的视差值，从而完成局部整体影像匹配，这就是多点最小二乘影像匹配。
二、填空
4D产品是指DEM、DLG、DRG、DOM。
摄影测量按用途可分为地形摄影测量、非地形摄影测量。
摄影测量学的发展经过了模拟摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量三个阶段。
模拟摄影测量是利用光学/机械投影方法实现摄影过程的反转。
解析摄影测量以电子计算机为主要手段，通过对摄影像片的量测和解析计算方法的交会方式来研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质及其相互关系，并提供各种摄影测量产品的一门科学。
数字摄影测量是基于摄影测量的基本原理，通过对所获取的数字/数字化影像进行处理，自动（半自动）提取被摄对象用数字方式表达的几何与物理信息，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。
共线方程表达的是像点、投影中心与地面点之间关系。
立体摄影测量基础是共面条件方程。
摄影是根据小孔成像原理。
航空摄影是安装在航摄飞机上的航摄仪从空中一定角度对地面物体进行摄影，飞行航线一般为东西方向，要求航线相邻两张像片应有60%左右的重叠度，相邻航线的像片应有30%左右的重叠度,航摄机在摄影曝光的瞬间物镜主光轴保持垂直地面。
把一条航线的航摄像片根据地物影像拼接起来，各张像片的主点连线不在一条直线上，而呈现为弯弯曲曲的折线，称航线弯曲。
航摄像片为量测像片，有光学框标和机械框标。
地图是地面的正射投影，像片是地面的中心投影。
在像空间坐标系中，像点的z坐标值都为-f。
一张像片的外方位元素包括：
三个直线元素（Xs、Ys、Zs）：
描述摄影中心的空间坐标值；
三个角元素（、、））：
描述像片的空间姿态。
相对定向的理论基础、目的、标准是两像片上同名像点的投影光线对对相交。
双像解析摄影测量的任务是利用解析计算方法处理立体像对，获取地面点的三维空间信息。
在摄影测量中，一个立体像对的同名像点在各自的像平面坐标系的x、y坐标之差，分别称为
左右视差、上下视差。
解析法相对定向的理论基础是同名光线对对相交于核面内。
解析绝对定向需要量测2个平高和1个高程以上的控制点，一般是在模型四个角布设四个控制点。
解析空中三角测量按数学模型分为航带法、独立模型法、光束法。
根据选择的插值函数的不同，常用的影像重采样方法有最邻近像元法、双线性内插法、双三次卷积法。
影像灰度的系统变形有两大类：
辐射畸变、几何畸变。
三、判断：
航摄像片上任何一点都存在像点位移。
√
利用单张像片能求出地面点坐标。
×
利用立体像对可以确定物点的空间坐标。
√
求解相对定向元素，需要地面控制点。
绝对定向元素也被称为相似变换参数。
只要在一条航带十几个像对中，或几条航带构成的一个区域网中，测少量外业控制点，在内业用解析摄影测量的方法加密出每个像对所要求的控制点，然后就可以用于测图。
目前数字摄影测量系统可以全自动化地提取目标。
正射影像的缺点是不包含第三维信息（高程信息）。
四、简答
1、摄影测量的主要特点是什么？
2、航空摄影机也被称为量测摄影机，它有什么特征？
3、正射投影与中心投影有何不同？
4、摄影测量常用的坐标系统有哪些？
5、航摄像片与地形图有什么区别？
1）投影方式的不同
2）航片存在两项误差
3）比例尺的不同
4）表示方法的不同
5）表示内容的不同
6）几何上的不同
6、请写出共线方程式，并回答：
若已知像片的内外方位元素及地面点的三维坐标，可以求相应的像点坐标吗？
若已知像片的内外方位元素及像点坐标时，可以求相应的三维的物点坐标吗？
7、共线条件方程有哪些应用？
8、人造立体视觉必须符合哪几个自然界立体观察的条件？
9、请说明利用立体像对重建立体模型的一般过程。
10、连续像对和独立像对的坐标系统和定向元素有何不同？
11、请对双像解析摄影测量的三种解法进行比较。
12、为了求解相对定向元素，是否需要地面控制点？
为什么？
13、像点坐标有哪些系统误差？
14、简述GPS辅助空中三角测量的基本原理？
GPS辅助空中三角测量是指利用机载（安装于飞机上与航摄仪相连接的）GPS接收机与地面基准站的GPS接收机，至少两台GPS信号接收机同步、快速、连续地观测GPS卫星信号、同时获取航空摄影瞬间航摄仪快门开启脉冲，经过GPS载波相位测量差分定位技术的离线数据后处理，获取航摄仪曝光时刻摄站的三维坐标，然后将其视为附加观测值引入摄影测量区域网平差中，以取代（或减少）地面控制，经采用统一的数学模型和算法来整体确定目标点位和像片方位元素，并对其质量进行评定的理论、技术和方法。
15、简述自动空中三角测量的基本原理？
利用模式识别和多影像匹配等方法代替人工在影像上自动选点与转点，同时自动获取像点坐标，提供给区域网平差程序解算，以确定加密点在选定坐标系中的空间位置和影像的定向参数。
16、简述数字微分纠正的原理。
17、分析对比常用的三种影像重采样方法。
最邻近像元法最简单，计算速度快且能不破坏原始影像的灰度信息。
但其几何精度较差。
最大可达
0.5像元。
双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的情况。
由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。
前两种方法几何精度较好，但计算时间较长，特别是双三次卷积法较费时，在一般值况下用双线性插值法较宜。
17、列出几种常见的点特征提取算法。
1）Moravec算子2）Forstner算子3）Harris角点提取算法4）SUSAN算子
18、列出几种常见的线特征提取算法。
1）微分算子
梯度算子、Roberts梯度算子、Sobel算子
2）二阶差分算子
方向二阶差分算子、拉普拉斯算子、高斯一拉普拉斯算子（LOG算子）、Canny算子、Prewitt算子
3）特征分割法
4）Hough变换
19、简述最小二乘影像匹配的基本思想。
在影像匹配中引入影像灰度的系统变形参数，同时按最小二乘vv＝min的原则，解求这些参数，就是最小二乘影像匹配的基本思想。
基于特征的影像匹配算法适用于哪几种场合？
A待匹配的点位于低反差区内，如林区
B匹配目的是只需要配准某些“感兴趣”的点线或面
C在大比例尺城市航空摄影测量中，大多数对象是人工建筑物，此时由于影像的不连续、阴影与被遮蔽等原因，基于灰度匹配的算法也难以适应。
20、简述线性阵列影像数字微分纠正的基本原理。
与框幅式中心投影影像的数字微分纠正基本原理相同，都是从原始的非正射投影的数字影像获取正射影像，不同之处在于：
（1）每条影像的外方元素已知
（2）行内中心投影
（3）行间正射投影
五、论述
1、立体像对有哪些特殊的点、线、面？
请画图说明。
2、叙述航带网法空三基本原理。
3、叙述光束法区域网空三基本原理。
4、叙述基于灰度的数字影像相关原理。
5、叙述相关系数法影像匹配的过程。
6、简述大多数摄影测量软件（如ERDAS、VirtuoZo等）中，数字微分纠正的实际解法。
7、列出最小二乘影像匹配的优点。
1）最小二乘影像匹配中可以非常灵活地引入各种已知参数和条件，从而可以进行整体平差。
2）最小二乘影像匹配既可解决“单点”的影像匹配问题，以求其“视差”；
也可以直接解求其空间坐标。
3）最小二乘影像匹配同时解决“多点”影像匹配或“多片”影像匹配。
Multi-Point/PhotoMatching
4）最小二乘影像匹配引入“粗差检测”，从而大大地提高影像匹配的可靠性。
11、什么是SIFT算子？
它有什么特点？
SIFT即ScaleInvariantFeatureTransform即尺度不变特征变换。
SIFT算法由D.G.Lowe1999年提出，2004年完善总结。
SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。
SIFT算法的主要特点：
（1）SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
（2）独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。
（3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
（4）高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
（5）可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
基本步骤如下：
（1）尺度空间的极值检测
（2）精确定位关键点（极值点）
（3）确定关键点的主方向
（4）关键点的描述
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