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1、6.1概述6.2数学模型及算法6.3关键技术6.4应用实例第六章数字近景摄影测量技术及应用（DigitalClose-rangePhotogrammetry）所属学科：摄影测量与遥感（PhotgrammetryandRemoteSensing）学科——二级学科一级学科：测绘科学与技术摄影测量在近百年的历史中经历了：模拟、解析与数字摄影测量三个阶段。近景摄影测量（Close-rangephotogrammetry）：被测物体的尺寸或摄影距离小于100米时6.1概述数字近景摄影测量与计算机视觉（视觉测量）：理论基础一致，都是针孔成像原理（像点、镜头中心和
2、物点共线）的具体应用。但各自学科的历史、研究内容和侧重点不同，在诸多方面存在差异：由于两者不同的出发点导致基本公式的差异：摄影测量中最为基本的是共线方程，而视觉测量中最为基本的公式是用齐次坐标表示的投影方程。数学处理算法的不同：摄影测量渊源于测绘学科，基于非线性迭代的最小二乘法平差求解贯穿于数字近景摄影测量的全过程，而计算机视觉强调矩阵分解，总是设法将非线性问题转换为线性问题，尽可能避免求解非线性方程。6.1概述在最近20年中，学科间的交流逐步增加，两者的学科交叉越来越多。数字近景摄影测量中的许多基本概念与方法来自影像处理与计算机视觉（如数字图像处理
3、的某些算法、编码标志的自动识别）；反过来，摄影测量中的一些特色理论和方法又为视觉测量所采用（如整体光束法平差算法、像机自标定原理和方法等）。正是学科间这种共同的理论基础、类似的处理方法和基于数字图像量测技术的固有特征，所以在文献中常常是可以互换使用这些术语，如计算机视觉（computervision）、机器视觉（machinevision）、机器人视觉（robotvision）、数字近景摄影测量（digitalclose-rangephotogrammetry）和视觉测量（visionmeasurement）6.1概述视觉测量中的模型：6.2数学模型
4、及算法线性模型：非线性模型：其中,x和y是图像点坐标，XD,YD和ZD是某点的物空间坐标，XS,YS和ZS是摄像机的光心在物空间坐标系下的坐标。利用共线条件方程，即：物点P、投影中心S以及像点p共线摄影测量中的模型：线性模型：可以证明：两式分别为一个平面方程，两个平面方程的交线，即为像点、投影中心和物点三点的连线。线性模型：,和摄像机的外方位角parametersXZYSxyXYZ2.Positionofopticalcenter:XS,YS,ZS1.exteriororientationanglesofthecamera:,and
5、Exteriororientationparametersofthecamerainstereovisionsystemare:fistheprincipallengthofcamera(主距）;x0andy0areprincipalpointcoordinates（主点）.k1,k2,p1,…arethecoefficientsofradiallensdistortionandtangentiallensdistortionrespectively.非线性模型：,andisorientationanglesofthecamera;XS,YS,
6、ZSisthepositionofopticalcenter.interiororientationparameters:fistheprincipallengthofcamera；x0andy0areprincipalpointcoordinates;k1,k2,p1,…arethecoefficientsoflensdistortion.theorientationparameters:exteriororientationparameters:像点坐标自身需引进某种系统误差的修正值说明:未能以像主点做为原点坐标，因而引进主点坐标（x0，
7、y0）光线束平差原理（Bundleadjustmentalgorithm）将控制点（待测点）的像点坐标和其它内外量测数据均视作观测值，通过对非线性方程组进行迭代，求解它们的或然解和待测点的空间坐标。求解观测值的或然值的原则是：使各类观测值满足残余误差平方和最小。迭代初值的确定误差方程的线性化法方程的迭代逼近Bundleadjustmentalgorithm：Bundleadjustmentisanalgorithmthroughwhichthe3Dcoordinatesofobjectedpointsandtheparametersofthephot
8、ogrammetricsystemcanbegottensimultaneouslyafterseveral
