Page 190 - 数字化测绘技术与理论研究

Research on Digital Surveying and Mapping Technology and Theory
数字化测绘技术与理论研究

互信息匹配、相关系数匹配法等。这类方法存在一些缺陷：匹配的计算量大，且
当存在图像噪声、光线条件、大倾角等影响时，图像间的匹配精度将会受到影响。
基于特征信息的匹配方法是通过提取影像中那些非常明显的目标（特征），从而
实现影像间的匹配过程。影像特征有很多，包括角点、重心、基于矩、线、边缘、

轮廓等特征。基于特征的匹配方法不需要影像的大量信息，从而使计算效率大大
提高，而且这种方法对影像的变化具有较好的可靠性和较强的鲁棒性。基于特征
的匹配方法常用算子：Canny 算子，Harris 算子，Forstner 算子，Moravec 算子，
Wong-Trinder 圆点定位算子，SIFT 算子，SURF 算子等。现阶段，没有具体、统

一的方法适用于所有情况下的特征提取与匹配，实际应用中应根据不同情况选择
不同方法或多种方法，取长补短来满足匹配效率和精度。
3. 光束法平差
光束法平差是在已知初值的条件下利用成像关系中的光束约束等条件，进而

对各参数进行优化，使其成像系统达到最优状态。光束法平差的基本原理是：以
共线方程作为基础方程，以一束光线作为一个平差单元，通过各光线束在空间的
平移和旋转关系，使其模型间的相应公共光线实现最佳交会，然后将整体区域以
最佳条件纳入控制点坐标系中，以解算像片的外方位元素及加密点的三维坐标。

其中，需要优化参数有物点、像点和光心等，称之为平差参数。在光束法平差的
解算过程中，共线方程作为基本观测方程，一般是非线性的，需要利用泰勒公式
对其进行线性化展开，然后再逐步迭代计算平差参数的改正值。当算法达到收敛
时，平差参数的改正值将会趋于零，可认定成像关系得到有效的校正，因而得到

平差结果为较高精度的计算结果。
4. 三维重建与纹理映射
近景摄影测量中的三维重建是通过相邻两张或两张以上影像间具有足够重叠
度部分区域，然后应用摄影测量的共线方程对物方上的点进行量测，从而实现三

维重建过程。共线方程通过相机的内外方位元素等条件构建目标像点和对应的地
面点关系。在实际应用中，两张或两张以上影像间具有足够重叠度部分区域，利
用共线方程模型，能够有效地完成目标地面点的空间定位工作。因此，常采用的
双像解析摄影测量方式，就是利用被摄目标之间及相应立体像对的自身数学关系，

通过解算的方式以确定目标三维坐标。纹理映射是利用某种映射方法将目标物表
面的点和纹理空间点建立一一对应关系，使纹理贴合到三维表面上，从而实现三

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