数字摄影测量学习题总结 下载本文

1、 模拟影像的数字化主要由(采样)与(量化)两个过程来完成。

2、在对影像分辨率为25lps/mm的像片进行数字化时,最佳的采样间隔应为()微米。 3、在实际构建金字塔影像时,一般采用( )或( )个像元求平均,但最常用的是( )个像元求平均。

4、数字摄影测量将影像特征分为(点特征)、(线特征)和(面特征)。 5、Laplace算子是一( )滤波器,因此对影像( )非常敏感。

6、基于灰度的影像匹配的相似性测度主要有( )、( )、( )、( )、( )。

7、数字摄影测量系统的硬件主要由( )、( )和( )等组成。手轮、脚盘、脚踏、接口盒、立体发生器和立体眼镜 8、最小二乘匹配同时考虑了(局部影像的灰度畸变和几何畸变),因此有很高的匹配精度。

1、数字摄影测量和摄影测量有什么联系和区别?

2、DEM有哪几种主要的形式,其优缺点各是什么?(6分) 3、什么是影像匹配?基于灰度的影像匹配的基本过程如何?(6分)

影像匹配是在两幅(或多幅)影像之间识别同名元素(点)的过程,它是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题。

4、什么是点特征提取算子?主要点特征提取算子有哪些?(6分)

点特征提取算子是指运用某种算法使图像中独立像点更为突出的算子,它又被称为兴趣算子或有利算子,主要用于提取我们感兴趣的点(如角点、圆点等)。

Moravec算子Harris算子Forstner算子 SUSAN算子 5、DEM在测绘中有哪些应用?(6分)

绘制等高线、坡度、坡向图、立体透视图、制作正射影像图、立体景观图、立体匹配片、立体地形模型、地图的修侧。

1、试述直接法和间接法数字微分纠正的特点及间接法纠正的主要过程。(10分 2试述“灰度差的平方和最小”影像匹配和“最小二乘”影像匹配的相同点和不同点。 3、填写下图所示的屏幕检索表(10分)

1、什么是数字摄影测量?

定义一:基于数字影像与摄影测量的基本原理,应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法,提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量的分支学科。

定义二:以数字影像为基础,用计算机分析和处理确定被摄物体的形状、大小、位置及其 性质的技术,具有全数字的特点。

2、数字摄影测量与摄影测量的关系是什么?

数字摄影测量是指从摄影测量与遥感所获取的数据中,采用数字摄影影像或数字化影像,在计算机中进行各种数值、图像和图像处理,以研究目标的几何和物理特性,从而获得各种形式的数字化产品和目视化产品。 3、将辐射信息应用到摄影测量有哪些优点? 4、什么是数字影像?

数字影像又称为数字图像,是物体电磁波辐射能量的二位数字阵列表示,是便于计算机处理的图像形式。

数字影像是一个灰度矩阵,矩阵的每个元素是一个灰度值,对应着光学影像或实体的一个微小区域,称为像元,各像元的灰度值代表其影像经采样和量化了的“灰度级”。

5、数字图像和模拟图像的各自特点是什么?

数字影像:(指的是完全以一种有规则的数字量的集合来表现的物理图案)灰阶动态范围

地物编号 1 2 3 4 后向指针 大,密度分辨率相对较高,线性好,层次丰富,可进行后处理,辐射剂量大。

模拟影像:(指的是一种直观的物理量来连续的、形象的表现出另一种物理特性的图案)连续、直观、获取方便,图像表现具有概观性与实时动态获取的特点。

区别:模拟图像重复性较差,一旦成像无法再改变或进行处理;灰阶动态范围小。 6、何为采样?何为量化?量化级对图像质量有何影响? 对实际连续函数模型离散化的量测过程就是采样。

量化是将采样得到的影像密度按一定的规则转换为整数值的过程。

(1)对一幅图像,当量化级数Q一定时,采样点数M×N对图像质量有着显著的影响。采样点数越多,图像质量越好;当采样点数减少时,图上的块状效应就逐渐明显。

(2)同理,当图像的采样点数一定时,采用不同量化级数的图像质量也不一样。量化级数越多,图像质量越好,当量化级数越少时,图像质量越差,量化级数最小的极端情况就是二值图像,图像出现假轮廓。

7、什么是采样定理?在实际生产中如何确定扫描间隔?

采样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系,是连续信号离散化的基本依据. 采样定理:模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中,最高频率fmax的2倍时,即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般取2.56-4倍的信号最大频率;

8、什么叫影像重采样?常用影像重采样的方法有哪些?试比较这些方法的优缺点。 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。意即在原采样的基础上再一次采样。

方法有:最邻近内插法:计算简单,速度快;精度最低

双线性内插法:计算量适中;需要附近4个像元参加计算;中误差较大,精度较低 双三次卷积法:是理论上最优的Sinc函数的有效近似;计算量较大;需要附近16个像元参

加计算;精度高,中误差为双线性的1/3

9、什么是数字影像金字塔?如何形成数字影像金字塔?其作用是什么?

用不同分辨率,不同维数表示同一幅数字影像所形成的多层数据结构称为数字影像金字塔。

要产生影像金字塔,首先进行平滑处理,然后重采样到较粗的格网空间,导致图像尺寸急剧减小。常用的方法是对上一层到下一层变化的过程中将格网尺寸放大两倍。

最简单的方法是将第k层中2×2的领域的像素灰度平均值赋给第k-1层中对应位置的像素,平滑是通过空间域中进行均值滤波来实现的

另一种方法是表达平滑前后图像之间的差异。 数字影像——低通滤波——亚采样——低分辨率影像 多级影像匹配、快速浏览、其他

10、为什么最小二乘匹配被称为高精度匹配?其缺点是什么?

最小二乘影像匹配(Least Square Image Matching)是一种基于灰度的影像匹配,它同时考虑到局部影像的灰度畸变和几何畸变,是通过迭代使灰度误差的平方和达到极小,从而确定出共轭实体的影像匹配方法。最小二乘影像匹配的优点是精度高,可达到1/10 到1/100个

像素,缺点是初值要求精度高,迭代时间长。

11、“灰度差的平方和最小”影像匹配和“最小二乘”影像匹配有什么相同点和不同点? 最小二乘影像匹配(Least Square Image Matching)是一种基于灰度的影像匹配,它同时考虑到局部影像的灰度畸变和几何畸变,是通过迭代使灰度误差的平方和达到极小,从而确定出共轭实体的影像匹配方法。

12、在多片带共线条件的最小二乘影像匹配中,试分析未知数和误差方程式个数。

13、什么是特征匹配?与基于灰度的影像匹配有什么区别?

以影像上提取的特征为匹配对象,以特征的描述参数为基础,通过计算不同影像上特征之间的相似性测度实现同名特征相对应的影像匹配方法,称为基于特征的影像匹配(Feature-Based Image Matching)。

基于灰度的影像匹配(Area-Based Image Matching,Gray-Scale Based Image Matching)是以数字影像局部范围内的灰度值及其分布作为匹配对象,通过计算相似性测度确定立体像对上同名对象的影像匹配方法。

14、基于灰度的影像匹配的相似性测度有哪些?它们各有什么特点?

1 相关函数测度计算简单,没考虑几何变形的影响,没考虑灰度畸变的影响有时,在没有几何变形和灰度畸变的情况下,也可能产生假配准。

2 协方差函数测度计算比较简单没考虑几何变形的影响当两影像的灰度强度平均相差一个常量时,不受影响,但灰度反差拉伸对其有影响。

3相关系数测度计算比较复杂没考虑几何变形的影响不受灰度线性畸变的影响 4差平方和测度计算简单没考虑几何变形的影响没考虑灰度畸变的影响 5差绝对和测度计算简单没考虑几何变形的影响没考虑灰度畸变的影响 15、证明:立体像对的左右图像的灰度都进行线性拉伸后,其相关系数不变 参见其计算公式

16、叙述基于灰度的影像匹配的一般过程。 1、在左影像上选一个要匹配的点,称为目标点

2、以目标点为中心,开取一定大小的窗口,称为目标窗口。

3、以影像的重叠范围以及其他的先验知识,确定右影像上同名点可能存在的范围,称为搜索区域

4、以搜索区域内的每一点为中心,开取同样大小的窗口,称为搜索窗口 5、对于每一个搜索窗口,计算目标窗口与搜索窗口之间的相似性侧度-- 相关系数 6、以相关系数最大值所对应的匹配窗口作为目标窗口的配准窗口,即共轭窗口。同时配准窗口的中心像素就作为目标点的配准点,或共轭点。 7、进行精度评定,如要求达到子像素精度,可采取内插措施 17、叙述基于物方影像匹配(VLL法)基本思想和主要过程。

基本思想:在物方有一条铅垂线轨迹(VLL-Vertical Line Locus ),它在影像上的投影是一直线。就是说VLL与地面交点A在影像上的构像必定位于相应的“投影差”上。 主要过程

(1) 给定(X,Y),Zmin,按高程精度要求确定△Z; (2) 计算Zi, (xi,yi),(xi ’,yi’); (3) 计算相关测度,如ρi; (4) 寻找最佳匹配值,如ρk;

利用最佳匹配值及相邻匹配值拟合一抛物线,以其极值对应的高程作为计算点的高程,或以更小的△Z重复以上过程。

18、试推导并说明整像元匹配的精度。

19、试推导采用相关系数拟合提高匹配精度的理论公式。

20、试绘制相关系数匹配的程度框图,并用C语言编写和调试相应程序。 21、什么是点特征?

22、试述Moravec算子和Forstner算子的原理、计算过程和各自特点。 第一种:Moravec点特征提取算子

基本原理:考虑某一点与周围像素之间的灰度差,以四个方向上具有最小-最大灰度方差的点作为特征点。

具体实现步骤:1)计算各像元的兴趣值IV(Interest Value) 2)给定经验阈值,将兴趣值大于阈值的点作为候选点 3)选取候选点中的极值点作为特征点

在一定大小的窗口内,将候选点中兴趣值不是最大者均去掉,仅留下一个兴趣值最大者,

该像素即为一个特征点“抑制局部非最大” 第二种:F?rstner点特征提取算子

基本原理:计算各像素的Robert’s梯度和像素(c,r)为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵,在影像中寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点

具体过程:1)以某一像素为中心,开取一定大小的窗口2)计算各像素的Robert's梯度3)计算窗口中灰度的协方差矩阵4)计算兴趣值q和权值w;5)确定待选点 6)选取极值点

由于Forstner算子比较复杂,可首先用一简单的差分算子提取初选点,然后采用Forstner算子在3*3窗口计算兴趣值,并选择备选点,最后提取的极值点为特征点,具体步骤如下:

1)利用差分算子提取初选点(提高计算速度)

2)在以初选点(c,r)为中心的窗口中按F?rstner算子法计算协方差矩阵与误差椭圆的圆度qc,r;

3)给定阈值选择备选点;

4)以权值为依据,选取一适当窗口中的极值点为特征点

23、分别给出Moravec和Forstner算子的程序框图,并编程实验。 24、什么是线特征?有哪些算子可用于提取线特征?它们的特点各是什么? 沿边缘走向的灰度变化平缓,而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。

根据使用的技术方法分为三类

1)使用图像函数一阶导数(最大)的算子即一阶差分算子:确定图像函数的梯度。主要包括Roberts、Prewitt、Sobel、Kirsch等算子

基于图像函数二阶导数(过零点)的算子即二阶差分算子:用零交叉点确定边缘像素。如方向二阶差分算子,Laplacian算子等

将图像函数与边缘的参数模型相匹配的算子即模板匹配算子:用理想的边缘模板和图像进行匹配。当发现吻合很好时,但前的像素就标记为边缘。如:Kirsch算子

25、拉普拉斯算子的缺点是什么?为什么高斯-拉普拉斯算子能避免拉普拉斯算子的缺点? 26、简述用Hough变换提取直线的原理。

27、简述用Hough变换提取直线的基本过程并给出程度框图。 28、什么是影像分割?

影像中的物体,除了在边界表现出不连续性之外,在物体区域内部具有某种同一性。根据这种同一性,把一整幅影像分为若干子区域,每一区域对应于某一物体或物体的某一部分,这就是区域分割

29、什么是核线和核线影像?制作核线影像的目的是什么? 30、获取核线影像的方法有哪几种?分别叙述这几种方法的基本过程. 31、什么是数字地面模型?DEM有哪几种主要的形式,其优缺点各是什么?

数字地面模型DTM是地形表面形态等多种信息的一个数字表示。严格地说,DTM是地形、资源、环境、土地利用、人口分布等多种信息的定量或定性描述

答:(1)矩形网格Grid DEM,用一系列在X,Y方向上都是等间隔排列的格点的高程值Z表示地形,形成一个矩形格网的DEM。

优点:存贮量小(可进行压缩),便于存取和管理; 缺点:有时不能准确表示地形的结构和细部; (2)不规则三角网TIN

根据地形特征采集的点按一定规则连接成覆盖整个区域并且互不重叠的许多三角形,构成的不规则三角网。

优点:能较好地顾及地面的点、线特征,表示复杂地形较规则格网精确; 缺点:数据量大,数据结构复杂,管理不便; (3)Grid-TIN

一般地区使用Grid结构,沿地形特征附加TIN结构

32、DEM数据的获取方法有哪些?它们的特点各是什么?数字摄影测量的DEM数据采集方式有哪些?

DEM数据点的采集方法:

1、 地面测量 2、现有地图数字化(手扶跟踪数字化仪和扫描数字化仪) 3、空间传感器 4、数字摄影测量

获取方式 地面测量 摄影测量 立体遥感 DEM的精度 非常高(cm) 比较高(cm-m) 低 获取速度 成本 耗时 很高 更新难度 应用范围 很困难 小范围区域,特别的工程项目 大的工程项目,国家范围内的数据收集 国家范围乃至全球范围内的数据收集 国家范围内以及军事上的数据采集,中小比例尺地形图的数据获取 小范围,特别的项目 高分辨率、各种范围 高分辨率、各种范围 比较快 比较高 周期性 很快 低 很容易 周期性 地图数字化 比较低 GPS 激光扫描 比较高(cm-m) 非常高(cm) 比较耗时 低 快 很快 很快 比较高 容易 比较高 容易 比较高 容易 雷达干涉测比较高(cm-m) 量

数字摄影测量的DEM数据采集方式:

1、沿等高线采样 2、规则格网采样 3、剖面法(沿断面扫描) 4、渐进采样 5、选择采样 6、混合采样 7、自动化DEM数据采集

33、叙述移动曲面(二次曲面)拟合法DEM内插的计算过程和公式。 34、简述多面函数法DEM内插的原理。

35、简述基于矩形格网的DEM双线性多项式内插的计算过程和公式。

36、列举DEM在测绘中的应用。

绘制等高线、坡度、坡向图、立体透视图、制作正射影像图、立体景观图、立体匹配片、立体地形模型、地图的修侧。

37、简述数字高程模型TIN的构建方法和过程。 角度判断法建立TIN

1. 基本思想

在已知三角形两个顶点的条件下,利用余弦定理计算各备选第三顶点构成的三角形内角大小,选择能使内角最大的备选点为该三角形的第三顶点。 2.主要过程

(1)将原始数据分块,以减少检索点数

(2)确定第一个三角形。从离散点中任取一点A(一般取数据文件中的第一个点),在其周围找出离A点最近的点B作为三角形的第二个点,然后对边AB附近的点Ci,用余弦定理计算∠Ci

222cos?Ci?AC?BC?AB2AC?BC若∠C=max{∠Ci},则C为该三角形的第三个顶点。

(3)三角形的扩展。由第一个三角形的一条边开始向外扩展,将全部离散点构成三角网,并保证没有重复和交叉的三角形。

(3-1)备选扩展点的确定。取与第三个顶点不同侧的点为备选点。 若扩展起始边的直线方程为f(x,y)=0, 则当f(xi,yi) f(x3,y3)<0时, (xi,yi)为备选点。

(3-2)重复与交叉检测。一条边最多只能扩展二次。 38 、TIN的存贮结构有哪几种?各有什么特点? 三种存贮结构

1、直接表示网点邻接关系的结构 2、直接表示三角形及邻接关系的结构 3、混合表示网点及三角形邻接关系的结构 39、什么叫正射影像?什么叫数字正射影像地图?

正射影像消除倾斜误差和投影误差具有统一比例尺的影像。利用正射投影技术得到的影像 数字正射影像地图将航空摄影正射影像或航天遥感正射影像与重要的地形要素符号及注记叠置,并按相应的地图分幅标准分幅,以数字形式表达的地图。

40、什么叫数字微分纠正?它有几种方法?简述各种方法的原理和特点。

根据有关的参数与数字地面模型,利用相应的构像方程式,或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,且使用的是数字方式处理,故叫做数字微分纠正。

1、直接法由原始像点坐标(x,y)出发求纠正后的像点坐标(X,Y)称为正解法即直接法 即X=Fx(x,y)Y=Fy(x,y)

2、间接法由纠正后的像点坐标(X,Y) 出发,反求其在原始像点坐标(x,y)称反解法即间接法即x=Gx(x,y) y= Gy(x,y)

41、叙述间接法数字微分纠正的方法和主要过程

a1(X?XS)?b1(Y?YS)?c1(Z?ZS)x??f?a3(X?XS)?b3(Y?YS)?c3(Z?ZS) ??a(X?XS)?b2(Y?YS)?c2(Z?ZS) ?y??f2a3(X?XS)?b3(Y?YS)?c3(Z?ZS) ??1、计算地面点坐标 (I?,J?)?(X,Y,Z)2、计算像点坐标 (X,Y,Z)?(I,J) 3、灰度内插 g(I,J)g(I?,J?)?g(I,J) 4、灰度赋值

?42、数字正射影像地图的制作过程有哪些?

[一]、正射影像的拼接与色调调整 1、正射影像的拼接

拼接线的选择、沿拼接线裁剪、沿拼接线拼接要求:拼接线两边无几何错位 2、色调调整

用匀光技术消除同一幅图内多个影像之间和同一影像内部的色调差别,使得拼接后的影像色调均匀一致。

[二]、相关信息的叠置与图外整饰 1、相关信息的叠置

部分等高线、重要但影像难以识别的地物的符号、必要的文字和数字注记 2、图外整饰

43、真正射影像和传统正射影像有什么区别?

真正射影像消除了倾斜误差和投影误差具有统一比例尺的影像。利用正射投影技术得到的影像。

传统摄影测量的方法生产正射影像精度高,但首先要求航空摄影、航片洗片、扫描数字化,还要有准确的外业像片控制成果和进行内业像片控制点加密以及在全数字摄影测量系统上进行像片纠正处理等,生产周期长,费用高,难以满足许多行业快速发展的需要。而利用高分辨率卫星影像制作正射影像,虽然精度不如摄影测量的方法高,但实效性好,实用性强,数据获取容易,生产周期短,能很好的满足社会许多行业的需要,从生产成本和生产效率上也有很大提高。

44、摄影测量的数据采集和野外测量有何不同?

(依据相关定义,总结) 45、试述数据采集的主要过程。

46、为什么要对地物进行编码?怎样输入地物属性码?

47、属性表、坐标表、屏幕检索表各有什么作用?其主要内容是什么? 48、什么是Snap功能?什么是闭合功能?

49、试述分段三次多项式和分段圆弧曲线拟合的基本原理和过程。 50、试述晕线和区域符号填充的基本过程。 51、试述点状符号库的结构及绘制过程。 52、试述线段窗口剪裁的基本原理和主要过程。 53、填写下图所示的屏幕检索表

54、填写普通四边形房屋的属性表和坐标表(四角坐标自定,房屋编码自定,并假设属性表是空表)。

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