与计算机视觉相关的数字摄影测量的

摘 要：摄影测量在进入数字摄影测量时代时已与计算机视觉紧密地联系在了一起,二者面临着相同的基本问题,而计算机视觉是一个相对年轻且发展迅速的领域.从摄影测量的理论、技术及其发展历史出发,总结了数字摄影测量与计算机视觉之间差异,试图探讨数字摄影测量中采用的与计算机视觉领域相关的一些关键技术.

关 键 词：数字摄影测量计算机视觉多目立体视觉影像匹配

引言

摄影测量学是一门古老的学科,若从1839年摄影术的发明算起,摄影测量学已有170多年的历史,而被普遍认为摄影测量学真正起点的是1851―1859年“交会摄影测量”的提出.在这漫长的发展过程中,摄影测量学经历了模拟法、解析法和数字化三个阶段.模拟摄影测量和解析摄影测量分别是以立体摄影测量的发明和计算机的发明为标志,因此很大程度上,计算机的发展决定了摄影测量学的发展.在解析摄影测量中,计算机用于大规模的空中三角测量、区域网平差、数字测图,还用于计算共线方程,在解析测图仪中起着控制相片盘的实时运动,交会空间点位的作用.而出现在数字摄影测量阶段的数字摄影测量工作站（digital　photogrammetry　workstation,DPW）就是一台计算机+各种功能的摄影测量软件.如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步,那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命.数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的是数字影像而不再是模拟相片,更为重要的是它开始并将不断深入地利用计算机替代作业员的眼睛.[1-2]毫无疑问,摄影测量进入数字摄影测量时代已经与计算机视觉紧密联系在一起了[2].

计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域.其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力,这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息,包括它的形状、位置、姿态、运动等,而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[3].数字摄影测量具有类似的目标,也面临着相同的基本问题.数字摄影测量学涉及多个学科,如图像处理、模式识别以及计算机图形学等.由于它与计算机视觉的联系十分紧密,有些专家将其看做是计算机视觉的分支.

数字摄影测量的发展已经借鉴了许多计算机视觉的研究成果[4].数字摄影测量发展导致了实时摄影测量的出现,所谓实时摄影测量是指利用多台CCD数字摄影机对目标进行影像获取,并直接输入计算机系统中,在实时软件的帮助下,立刻获得和提取需要的信息,并用来控制对目标的操作[1].在立体观测的过程中,其主要利用计算机视觉方法实现计算机代替人眼.随着数码相机技术的发展和应用,数字近景摄影测量已经成为必然趋势.近景摄影测量是利用近距离摄影取得的影像信息,研究物体大小形状和时空位置的一门新技术,它是一种基于数字信息和数字影像技术的数据获取手段.量测型的计算机视觉与数字近景摄影测量的学科交叉将会在计算机视觉中形成一个新的分支――摄影测量的计算机视觉,但是它不应仅仅局限于地学信息[2].

1.　计算机视觉与数字摄影测量的差异

1.1　目的不同导致二者的坐标系和基本公式不同

摄影测量的基本任务是严格建立相片获取瞬间所存在的像点与对应物点之间的几何关系,最终实现利用摄影片上的影像信息测制各种比例尺地形图,建立地形数据库,为各种地理信息系统建立或更新提供基础数据.因此,它是在测绘领域内发展起来的一门学科.

而计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性.计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,因此直到计算机的性能提高到足以处理大规模数据时它才得到正式的关注和发展,而这些发展往往起源于其他不同领域的需要.比如在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用计算机来替代人工视觉.

由于摄影测量是测绘地形图的重要手段之一,为了测绘某一地区而摄影的所有影像,必须建立统一的坐标系.而计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛,因此它是以眼睛（摄影机中心）与光轴构成的坐标系为准.因此,摄影测量与计算机视觉目的不同,导致它们对物体与影像之间关系的描述也不同.

1.2　二者处理流程不同

2.　可用于数字摄影测量领域的计算机视觉理论――立体视觉

2.1　立体视觉

立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支,一直是计算机视觉研究的重点和热点之一,在20多年的发展过程中,逐渐形成了自己的方法和理论.立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过三角测量原理计算像像素间的位置偏差（即视差）来获取景物的三维信息,这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的.一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、影像匹配、深度确定及内插等6个大部分[5].其中影像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题,也是计算机视觉和数字摄影测量的核心问题.

2.2　影像匹配

立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信息.当空间三维场景被投影为二维图像时,同一景物在不同视点下的图像会有很大不同,而且场景中的诸多因素,如光照条件,景物几何形状和物理特性、噪声干扰和畸变以及摄像机特性等,都被综合成单一的图像中的灰度值.因此,要准确地对包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配,显然是十分困难的.

在摄影测量中最基本的过程之一就是在两幅或者更多幅的重叠影像中识别并定位同名点,以产生立体影像.在模拟摄影测量和解析摄影测量中,同名点的识别是通过人工操作方式完成的；而在数字摄影测量中则利用计算机代替人工解决同名点识别的问题,即采用影像匹配的方法.

2.3　多目立体视觉

根据单张相片只能确定地面某个点的方向,不能确定地面点的三维空间位置,而有了立体像对则可构成与地面相似的立体模型,解求地面点的空间位置.双目立体视觉由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景,就像人有了两只眼睛,才能看三维立体景观一样,然后通过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值.现在的数字摄影测量中的立体像对技术通常是在一条基线上进行的,但是由于采用计算机匹配替代人眼测定影像同名像对时存在大量的误匹配,使自动匹配的结果很不可靠.其存在的问题主要是,对存在特殊结构的景物,如平坦、缺乏纹理细节、周期性的重复特征等易产生检测匹配；在摄像机基线距离增大时,遮挡严重,能重建的空间点减少.为了解决这些问题,降低双目匹配的难度,自1986年以来出现了三目立体视觉系统,即采用3个摄像机同时摄取空间景物,通过利用第三目图像提供的信息来消除匹配的歧义性[5].采用“多目立体视觉技术”可以利用摄影测量的空中三角测量原理,对多度重叠点进行“多方向的前方交会”,既能较有效地解决随机的误匹配问题,同时又能增加交会角,提高高程测量的精度[2].这项技术的应用,将很大程度地解决自动匹配结果的不可靠性,提高数字摄影测量系统的准确性.

3.　结论与展望

数字摄影测量事实上已经进入计算机视觉的领域,数字摄影测量的进一步发展必须破除传统摄影测量的束缚,从计算机视觉的观点出发[2].摄影测量与计算机视觉两者目的不同,导致它们对物体与影像之间关系的描述也不尽相同,数字摄影测量本身存在着很复杂的空间坐标变换,因此在未来的发展中有必要建立相应的模型实现二者之间的坐标转换,使计算机视觉领域的理论更加顺畅的应用到数字摄影测量中.数字摄影测量的发展必将与计算机视觉的理论和最新发展紧密结合.