數(shù)字攝影測量學習題

1、數(shù)字攝影測量學習題與參考答案一、名詞解釋一、名詞解釋1、數(shù)字攝影測量：基于數(shù)字影像和攝影測量的基本原理，應用計算機技術、數(shù)字影像處理、影像匹配，模式識別等多學科的理論與方法，提取所攝對像以數(shù)字方式表達的幾何與物理信息的攝影測量學的分支學科。2、計算機輔助測圖（機助測圖）以計算機及其輸入、輸出設備為主要制圖工具實現(xiàn)從影像中提取地圖信息及其轉換、傳輸、存貯、處理與顯示。3、影像的顆粒噪聲：采用攝影方式獲得光學影像，由于鹵化銀顆粒的大小和形狀

2、以及不同顆粒狀曝光與顯影中的性能都是一些隨機因素，這就形成了影像的顆粒噪聲。4、Shannon采樣定理：當采樣間隔能使在函數(shù)g(x)中存在的最高頻率中每周期取有兩個樣本時，根據(jù)采樣數(shù)據(jù)可以完全恢復原函數(shù)g(x)。稱fl為截止頻率或Nyquistlfx21??頻率。5、影像灰度的量化：是把采樣點上的灰度數(shù)值轉換成為某一種等距的灰度級。6、比特分割就是將量化后的數(shù)據(jù)分成不同的比特位依次取出某一比特位上的值（0或1）或形成二值圖像。在每個比特

3、位上交替地以黑白標記表示0和1。7、影像分割將一幅影像劃分為互不重疊的一組區(qū)域的過程它要求得到的每個區(qū)域的內(nèi)部具有某種一致性或相似性而任意兩個相鄰的區(qū)域則不具有此種相似性。8、分頻道相關：先對原始信號進行低通濾波，進行粗相關，將其結果作為預測值，逐漸加入較高的頻率成分，在逐漸變小的搜索區(qū)中進行相關，最后用原始信號，以得到最好的精度。9、金字塔影像結構：對二維影像逐次進行低通濾波，增大采樣間隔，得到一個像元素總數(shù)逐漸變小的影像序列，將這些

4、影像疊置起來頗像一座金字塔，稱為金字塔影像結構。10、多測度（多重判據(jù)）影像匹配利用多個匹配測度進行判別，當滿足所有條件時，才認為是同名影像。11、影像匹配：12、彩色變換：是指將紅、綠、藍系統(tǒng)表示的圖像變換為用強度、色度、飽和度系統(tǒng)表示的圖像的處理方法。線特征提取算子的基本思想是認為函數(shù)導數(shù)反映圖像灰度變化的顯著程度，邊緣上像素值的一階導數(shù)較大；二階導數(shù)在邊緣處值為零，呈現(xiàn)零交叉。由于噪音的原因，邊界的特征很少能夠被完整地描述，在亮度

5、不一致的地方會中斷。因此典型的邊檢測算法后面總要跟隨著連接過程和其它邊界檢測過程，用來歸整邊像素，成為有意義的邊。數(shù)字影像上明顯目標主要是指地面上明顯地物在影像上的反映，或者是數(shù)字影像自身的明顯標志。濾波是指影像處理過程中使用的頻率增強技術。可以在頻率域進行，也可以在空間域進行。濾波器是一種選頻裝置，可以使信號中特定頻率成分通過，而極大地衰減其他頻率成分。相關過程的長短主要決定于尋找一個同名點需要的時間，而其決定因素之一又在于尋找這它所

6、要計算的相關量的總數(shù)。解析測圖儀的點位觀測精度為23△（△為儀器分辨率）。影像匹配（相關）即使在定位到整像素的情況下，其理論精度也可達到大約0.3像素的精度用相關系數(shù)的拋物線擬和可使匹配精度達到0.150.2子像素的精度（當信噪比較高時）。最小二乘影像匹配可以達到110甚至1100像素的高精度，即子像素級Subpixel。寫出下列詞組的中文含義：AreaBasedImageMatching基于灰度的影像匹配、FeatureBasedMa

7、tching基于特征的匹配、RegionMatching基于特征面的匹配?；谔卣鞯挠跋衿ヅ涞幕具^程：建立金字塔影像、特征提取、特征描述、特征匹配。三、判斷：三、判斷：航攝像片上任何一點都存在像點位移?！套畛醯挠跋衿ヅ涫抢孟嚓P技術實現(xiàn)的，因此也常稱影像匹配為影像相關。理想濾波器是不存在的，實際濾波器幅頻特性中通帶和阻帶間沒有嚴格界限存在過渡帶。貝葉斯判別或相關系數(shù)為測度的匹配不可避免會發(fā)生錯誤。但其它基本匹配方法發(fā)生錯誤的概率一般情

8、況下不會比最小錯誤概率的貝葉斯判別更小。當存在噪聲時，影像匹配判別錯誤概率變大。當信噪比變大時，影像匹配判別錯誤概率進一步變大。關系匹配可以用于影像與影像之間的匹配，也可以用于圖像與物體之間的匹配，或用于影像與圖形的匹配。整體影像匹配由于考慮了與周圍影像的相容性、一致性、整體協(xié)調性可以糾正或避免錯誤的結果從而可提高影像匹配的可靠性。多點最小二乘影像匹配不僅可以基于像方，也可以基于物方，還可以在匹配過程中同時確定地形特征線。多點最小二乘影