數(shù)字?jǐn)z影測量學(xué)考試習(xí)題

1、數(shù)字?jǐn)z影測量學(xué)重點總結(jié) 一:名詞解釋1、影像匹配:通過一定的匹配算法在兩幅或多幅影像之間識別同 名點, 如二維影像匹配中通過比較目標(biāo)區(qū)和搜索區(qū)中相同大小的窗口 的相關(guān)系數(shù), 去搜索區(qū)中相關(guān)系數(shù)最大所對應(yīng)的窗口中心點作為同名 點。2、金字塔影像:對二維影像進(jìn)行低通濾波, 并逐漸增大采樣間隔, 形成的影像像素依此減少的影像序列。3、立體正射影像對:由正射影像和通過該正射影像生成的立體匹 配片兩者組成的立體相對。4、同名核線:同一核面與左右影像相交形成的兩條核線, 其中核 線面指物方點與攝影基線所確定的平面。5、立體透視圖:運用透視原理和一定的數(shù)學(xué)模型, 將物方具有三 維信息的點轉(zhuǎn)換到指定的平面上,

2、并通過消隱處理獲得立體透視效 果。6、數(shù)字微分糾正:根據(jù)有關(guān)的參數(shù)與數(shù)字地面模型, 利用相應(yīng)的 構(gòu)象方程式, 或按一定的數(shù)學(xué)模型用控制點結(jié)算, 從原始非正射投影 的數(shù)字影像獲取正射影像。7、重采樣:8、影像相關(guān):利用互相關(guān)函數(shù), 評價兩塊影像的相似性以確定同 名點。9、數(shù)字相關(guān):利用計算機(jī)對數(shù)字影像進(jìn)行數(shù)值計算完成影像的相 關(guān)。10、數(shù)字高程模型:是數(shù)字地面模型 DTM 只考慮地形分量時的 結(jié) 果 , 表 示 某 一 區(qū) 域 D 上 地 形 的 三 維 向 量 有 限 序 列 Vi=(Xi,Yi,Zi,i=1,2, n,其中(Xi,Yi D 是平面坐標(biāo), Zi 是 (Xi,Yi 對應(yīng)的高程。1

3、1、核線重排列 :由于一般情況下數(shù)字影像的掃描行與核線并不 重合, 為了獲取核線的灰度序列, 對原始數(shù)字影像灰度進(jìn)行的重采樣, 亦即對原始灰度函數(shù)值進(jìn)行內(nèi)插。12、單片修測:利用單張像片與 DEM 對地圖進(jìn)行修測,主要內(nèi) 容為地物的增減, 相比于傳統(tǒng)方法可以節(jié)省資金與工時, 是一個迭代 求解的過程。二:簡答題1、相關(guān)函數(shù)估計:a 較小, S (f 較平緩,高頻信息較豐富 相關(guān)函數(shù) R (較陡峭,相關(guān)精度高拉入范圍較小出錯率 高; a 較大功率譜 S (f 較陡峭,低頻信息占優(yōu)勢,相關(guān)函 數(shù) R (較平緩,相關(guān)精度較差,拉入范圍較大,出錯率 低。2、單片修測:進(jìn)行空間后方交會, 確定方位元素 ;

4、 量測 像點坐標(biāo)(x,y ; 計算出地面平面坐標(biāo)近似值 ; 由平面坐 標(biāo)及 DEM 內(nèi)插出高程 Z 1;3、等高線的繪制: 1. 基于矩形格網(wǎng) DEM 自動繪制等高線確定等高線高程 , Zmin=INT(Zmin/z+1 z;Zmax=int(Zmin/z z;Zk=Zmin+k*z;2.計算狀態(tài)矩陣3.等高線的起點和終點的處理4.內(nèi)插等高線點5.搜索下一個等高線點基于三角網(wǎng)的等高線繪制:1.基于三角形搜索的等高線繪制對于記錄了三角形表的TIN,按記錄的三角形順序 搜索,其基本過程如下:2. 設(shè)立三角形標(biāo)志數(shù)組,其初始值為0,每一元素 與一個三角形對應(yīng), 凡處理過的三角形將標(biāo)志設(shè)為1, 以后不

5、再處理,直至等高線高程改變。3. 按順序判斷每一個三角形的三邊中的兩條邊是 否有等高線穿過。4. 搜索該等高線在該三角形的離去邊, 也是相鄰三 角形的進(jìn)入邊,并內(nèi)插其平面坐標(biāo)。搜索與內(nèi)插方法與上面的搜索起點相同,不同的只是僅對該三角形的 另兩邊作處理。5. 進(jìn)入相鄰三角形,重復(fù)第四步,直至離去邊沒有 相鄰三角形或相鄰三角形即搜索起點所在的三角形時 為止。2.基于格網(wǎng)點搜索的等高線繪制對于僅記錄了網(wǎng)點鄰接關(guān)系他TIN5、“相關(guān)系數(shù)最大”影像匹配、基于物方的 VLL 法影像匹配和最 小二乘法影像匹配的相同點及差別是什么?“相關(guān)系數(shù)最大” 影像匹配是指在左影像上以目標(biāo)點為中心選 取一定大小的區(qū)域作為

6、目標(biāo)區(qū),將右片同名點可能存在的區(qū)域作 為搜索區(qū), 比較目標(biāo)窗口和搜索區(qū)內(nèi)同大小窗口的灰度相關(guān)系數(shù), 將相關(guān)系數(shù)最大所對應(yīng)的窗口的中心作為同名點?；谖锓降?VLL 法影像匹配是在待定點的地面平面坐標(biāo)已 知的情況下,通過共線方程和合理的高程設(shè)定值,解算其相應(yīng)的 像點坐標(biāo),通過比較不同高程所對應(yīng)的像點的相關(guān)測度,取最大 測度處的像點作為同名點,相應(yīng)的高程作為物點的高程;最小二乘法影像匹配是指顧及影像的幾何和輻射畸變并引入 相應(yīng)的變形蠶參數(shù),同時按最小二乘的原則解求這些參數(shù),將相 關(guān)系數(shù)最大處的左片目標(biāo)窗口采用坐標(biāo)梯度加權(quán)平均作為目標(biāo) 點,右片同名點的位置由求得的幾何參數(shù)計算而得;由上可知三種匹配算

7、法的相同點:都是基于灰度的影像匹配, 都用到了相關(guān)系數(shù)最大作為匹配的測度 ;不同點:“相關(guān)系數(shù)最大”影像匹配是基于像方的,通過選定 目標(biāo)區(qū)窗口與搜索區(qū)中相應(yīng)大小的窗口中相關(guān)系數(shù)系數(shù)最大的窗 口中心點作為同名點,匹配精度與窗口大小、影像信噪比有關(guān); “基于物方的 VLL 法”影像匹配是基于物方的,而且能直接 確定物方點的空間三維坐標(biāo),將不同高程處所對應(yīng)左右影像中的 像點作為可能的匹配點,取相關(guān)系數(shù)最大處作為同名像點,同時 也獲得了物點的高程信息,匹配精度與步距 dz 、影像信噪比、匹 配窗口大小有關(guān);“最小二乘法”影像匹配是基于像方的,考慮了幾何畸變、輻 射畸變等系統(tǒng)誤差,可靈活引入了各種參數(shù)和約束條件,匹配精 度較高,可達(dá)子像素級,匹配點的位置左片通過窗口梯度加權(quán)平 均而求得, 右片由求得的幾何參數(shù)計算而得, 匹配精度與信噪比、 影像的紋理結(jié)構(gòu)有關(guān)。6、什么是特征匹配?它與基于灰度的影像匹配有什么不同?特征匹配是指通過分別提取左右片影像或多張影像的特征 (點、線、面等特征 ,對特征進(jìn)行參數(shù)描述,然后運用所描述的 參數(shù)來進(jìn)行匹配的一種匹配算法;特征匹配與灰度匹配的區(qū)別:灰度匹配是基于像素的, 特征匹 配則是基于區(qū)域的,特征匹配在考慮像素灰度的同時還考慮諸如 空間整體特征、空間關(guān)系等因素;nullnullForstner 算子通