Page 117 - 现代测绘技术在水利工程中的应用

The Application of Modern Surveying and Mapping Technology in Water Conservancy Engineering
现代测绘技术在水利工程中的应用

量化：将各点的灰度值转换为整数，将透明底片有可能出现的最大灰度变化范围
进行等分，分为若干灰度等级，一般都取为。m 取 8 时得到 256 个灰度级，其级数是
介于 0 到 255 之间的一个整数，0 为黑，255 为白，每个像元素的灰度值占 8bit，即
一个字节。

（三）数字影像的表示
一个数字影像可用一个函数表示其内容，可表示为一个灰度关于坐标的函数，如
g（x，y），其中 x、y 表示栅格所在坐标，g 代表灰度值，当 x、y 取不同的行列值时
得到不同的灰度。

三、数字影像相关技术

在模拟和解析摄影测量阶段，人工确定同名像点，首先在左片上找到一个特征点，
然后在右片上，根据周围地物的几何及物理特征，确定右片上和左片上目标一致的点，

即为同名点，然后用坐标量测仪进行坐标量测。而全数字化摄影测量的核心问题是如
何在两幅（或多幅）影像之间自动识别同名像点（影像相关）。随着计算机的发展，
人们提出利用计算机处理数字影像，用数字影像匹配技术代替最初的模拟电子相关进
行同名点的识别。

数字影像相关：利用计算机对数字影像进行数值计算的方式完成影像的相关（影
像匹配）。
（一）影像匹配

匹配点确定的基础是匹配测度，基于不同的理论可以定义各种不同的匹配测度，
因而形成了各种影像匹配方法。常用的影像匹配方法有相关系数法、协方差法、差平
方和法、差绝对值法、最小二乘相关等。
1. 相关系数法

相关系数法是以左片目标点为中心选取 n×n 个像素的灰度阵列作为目标区，估
计出右片上同名点可能出现的范围，建立一个 l×m 个像素的灰度阵列作为搜索区。
依次在搜索区内取出n×n个像素的灰度阵列，计算其与目标区的相似性测度相关系数，
可求出（1 － n ＋ 1）×（m － n ＋ 1）个相关系数。结果是目标区相对于搜索区不断

移动一个整像素，当相关系数最大时，对应窗口的中心点即目标点的同名像点。
相关系数法的特点：搜索的结果均以整像素为单位；相关系数是标准化协方差函
数，目标影像的灰度与搜索影像的灰度之间存在线性畸变时，仍能较好地评价它们之
间的相似性程度；目标区和搜索区都是一个二维的影像窗口，是二维相关。

2. 协方差法
协方差法与相关系数法的思路一致，不同之处在于所使用的匹配测度不一样。

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