数字摄影测量学教案资料.ppt

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1、数字摄影测量学为什么说影像匹配问题是摄影测量中最具挑战性的问题？影像匹配贯穿于数字摄影测量数据处理的整个过程(内定向、相对定向、绝对定向、空三转点、DEM自动生成、地物识别)；另一个挑战性的问题是地物识别。前述内容回顾2什么是共轭实体、匹配实体、相似性测度、匹配方法、匹配策略？前述内容回顾3定义以数字影像局部范围内（窗口）的灰度值及其分布作为匹配实体，通过计算相似性测度确定共轭实体的影像匹配方法。共轭实体：可以是点、线和其它物体图像匹配实体：影像的局部灰度值及分布相似性测度：基于局部灰度值的某种度量函数基于灰度影像匹配的定义Area-Based

2、Matching(ABM)4示意图互相关函数相似程度同名点目标区搜索区基于灰度影像匹配的定义5影像匹配---同名点寻找6优点：窗口可以很快地提取，匹配的方法比较直观；在纹理丰富的区域可以达到很高的精度。AdvantagesandDisadvantagesofABM基于灰度影像匹配的定义7缺点：辐射量的改变对灰度值比较敏感；搜索的空间比较大，可能会出现不同的局部极值；处理的数据量相对比较大；在一些情况下，如遮挡区（建筑物）、缺乏纹理（高速公路）或局部纹理重复区（沙漠、草地），可能会出现误匹配的情况。AdvantagesandDisadvantag

3、esofABM基于灰度影像匹配的定义8相关系数匹配最小二乘匹配基于物方的影像匹配（VLL）与特征提取相结合的灰度匹配匹配方法基于灰度影像匹配的定义9影像匹配模式主要有二维匹配和一维匹配两种。匹配模式基于灰度影像匹配的定义10x=1;y=0x=0;y=0x=0;y=0x=1;y=0x=2;y=0x=3;y=0x=4;y=0x=5;y=0x=6;y=0x=7;y=0x=8;y=0x=9;y=0x=10;y=0x=11;y=0x=0;y=1－x=1;y=1x=2;y=1二维搜索基于灰

4、度影像匹配的定义目标窗口搜索窗口11一维搜索基于灰度影像匹配的定义目标窗口搜索窗口核线方向核线重排列影像的一维匹配12一维搜索基于灰度影像匹配的定义目标窗口搜索窗口核线方向原始核线影像的一维匹配13相关函数测度离散情形，相关函数定义为：是两个窗口内对应灰度值乘积的代数和基于灰度影像匹配的相似性测度定义：若R（c0,r0）＞R（c,r）（cc0，rr0），则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有r0。14基于灰度影像匹配的相似性测度协方差函数测度离散情形，协方差函数定义为：定义：若C（c0,r0）＞C（c,r）（

5、cc0，rr0），则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数。对于一维相关应有r0。协方差函数是中心化的相关函数15基于灰度影像匹配的相似性测度相关系数测度定义：相关系数就是标准化的协方差函数若（c0,r0）＞（c,r）（cc0，rr0），则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有r0。协方差函数除以两信号的方差即得相关系数164、差平方和测度离散情形，差平方和函数定义为：基于灰度影像匹配的相似性测度若S2（c0,r0）

6、参数。对于一维相关应有r0。取极小值17差绝对和测度离散情形，差绝对和函数定义为：基于灰度影像匹配的相似性测度若S（c0,r0）

7、过程20按照一定的先验知识和约束条件确定该目标点的共轭点（同名点）在右影像上可能存在的范围，称为搜索区域；2、具体实现步骤：四.基于灰度影像匹配的计算过程21以搜索区域内每一点为中心，开取同样大小的窗口，称为搜索窗口；四.基于灰度影像匹配的计算过程2、具体实现步骤：22计算目标窗口和每一个搜索窗口的相关系数，以相关系数大于一定阈值的搜索窗口的中心作为候选的匹配点;四.基于灰度影像匹配的计算过程2、具体实现步骤：23结合其它的条件或指标在候选点中确定最终配准点。或者直接以相关系数最大的窗口作为目标窗口的配准窗口，中心点作为配准点。四.基于灰度影像

8、匹配的计算过程2、具体实现步骤：240123456789463、匹配的例子四.基于灰度影像匹配的计算过程253、匹配的例子四.基于灰度影像匹配的计算过