数字近景摄影测量测图应用探讨
摘要：国家社会经济的不断进步与发展，极大地促进了数字近景摄影测量测图
技术的飞跃，研究其相关课题对于提升测图的整体效果具有极为关键的意义。

本
文首先介绍了数字图像处理，分析了数字近景摄影测量关键技术，并研究了数字
近景摄影测量技术的应用，望对相关工作的开展有所裨益。

关键词：数字近景摄影；测量；测图；应用
1前言
随着数字近景摄影测量测图应用条件的不断变化，对其技术方法提出了新的要求，因此
有必要对其相关课题展开深入研究与探讨，以期用以指导相关工作的开展与实践。

基于此，
本文从概述相关内容着手本课题的研究。

2数字图像处理
图像处理技术作为一项基础技术在各种领域都有着应用。

图像是三维景物的二维投影，
三维景物的很多信息并不能在二维图像上体现出来。

摄影测量双像测量是图像三维信息提取
的基础技术，通过影像匹配代替传统人工观测，将原始相片的灰度转变为电子、光学、数字
等不同形式信号。

影像相关是通过不同信号之间的关联函数评价相似性。

取出特定点中心小
区域影像信号，之后在另一个影像区域中区域对应区域影像信号，求得相关函数，以影像新
红分布相似区域作为同名区域。

这是自动化立体测量的基本原理。

2.1数字相关
数字图像处理使用了数字相关技术，利用计算机进行数字影像数值计算，进行影像的匹配。

数字相关算法除了相关函数，还有协方差函数、差绝对值和、相关精度等方法，数字相
关通常都是二维搜索过程，通过核线相关原理的引入，能够进一步简化为一维搜索。

2.2二维相关
二维相关首先在影像上确定一个待定点作为目标点，之后以目标点选择一定像素数的灰
度阵列，作为目标区域，同时在另一个影像上搜索同名点，估算同名点可能存在的范围，建
立同样大小的灰度阵列进行搜索，计算和目标区域的相似度。

2.3一维相关
核线影响上进行一维搜索，理论来说，目标窗和搜索窗均可视作一维窗口，但是两个影
像窗口相似性通常都是统计量，为了提高结果可靠性，需要尽量丰富的样本，所以目标窗口
像素不能过少，而且目标区域过长会造成灰度信号中心和集合中心之间不重合，相关函数高
峰值和最高信号值一致，影像几何变形影响下会出现很大误差。

因此目标区和二维相同时搜
索工作从一个方向进行即可。

3数字近景摄影测量关键技术研究分析
1）现代化数字图像的直接获取与处理。

分析传统的图像获取，即电子管摄像机，根据功
能划分，主要包括量测像机、半量测像机、非量测像机，对于量测像机，其主要目的是精密
测量物体的位置、尺寸、运动轨迹，其具有机械结构稳定、镜头光学畸变小、长焦距和相片
尺寸大的特点，但是，随着现代工业的发展，固体式数字摄像机已不断涌现在市场中，即数
字像机，数字像机在各个领域中得到广泛应用，尤其是广播电视，其主要有CCD图像传感器、摄影镜头及相关电子电路等附件构成，根据性能的不同，数字像机分为标准视频摄像机和数
码相机，其主要通过定向反光标志和标志中心的亚像素精确定位的亚像素边缘检测、子像素
精度中心定位来实现物体测量，对于定向反光标志中的RRT标志的“准二值摄影”，可以采用
梯度幅值法来提高图像测量的精度，亚像素精度边缘定位后，采用椭圆最小二乘拟合的方法
来获取反光标志中心，最后确定像素的精度。

2）数字像机的试验场法标定技术、自标定技术。

试验场法标定是指对已控制点摄影的单
片相机空间后交会进行求解，其具有计算简单、摄影几何图形要求低、内外参数相关性影响
小的特点，例如某实验采用了28mm/2.8D、视场角为60°*46°的尼康D2H数码相机，在拍摄
过程中，由于相机焦距是固定的，并且设置的摄影距离为3.2m，分别在不同摄影位置对事物
进行顺时针拍摄和逆时针拍摄，为了验证不同参数对标定结果的影响，分别选择不同的畸变
参数，并对其进行标定，通过统计点坐标差值的大小，验证标定结果的好坏。

对于数码相机的自标定技术，也称为光速法自标定，其主要通过一般误差方程式、复共线性与过度参数化的克服来进行标定，对于复共线性与过度参数化的克服，其主要通过改善平差计算的几何条件和内部参数处理为加权观测值来计算自标定结果，而平差计算的几何条件可以通过增加控制点的数量、增加像片的数量或摄站数量、增加每片上的像点数量、采用较好的交会图形进行摄影和适当位置将像机选装90°进行拍摄，对于内部参数处理为加权观测值，以拍摄的10张相片为例，在试验中测量内部参数不同的自标定结果，内部参数不同的自标定结果，各像机内部参数的像点残差的均方根，可以知道，与内部参数相同的所有像点残差相比，各像片内部参数不同的自标定法的像点残差几乎缩小了1倍。

3）摄影自动化测量技术。

由于传统的近景摄影设备主要是基于胶片式像片，传统的近景摄影测量具有焦距长的特点，随着现代化工业的发展，传统的近景摄影设备已不能满足人们的需求，而数字近景摄影测量受到了人们的极大的青睐，其实现了自动化的视觉测量技术。

对于自动化测量技术中的基于编码标志像点的自动识别，其主要分为同心圆环型和点分布型两种编码标志，具有自动探测、识别、量测的功能。

在设计编码过程中，应充分考虑旋转、平移、尺寸的不变性、探测与定位的方便性、标志中心定位精度性等。

对于编码标志的识别与定位，采用边缘检测算子的方式来自动探测出椭圆影像的候选标志区域和非标志区域，若候选标志区域需要提出非标识区域，可以通过像素数、圆度、标志中心椭圆拟合的残差、对比度、编码圆环椭圆拟合残差来剔除掉。

4数字近景摄影测量技术的应用
4.1像控点坐标确定
像控点的实地判断准确与否对数字相片上的定向成败有着直接关系，外业像控点联测数据经过内业检查计算后获得像控点坐标。

4.2相机校验
首先在文本框中输入对应数值之后确定，双击影像缩略图新建，在校验参数设置界面导入并确定，加载需要处理的影像数据，加载结束之后，调整焦距以及像素大小，双击影像进行调整，之后在红绿蓝三个点上确定控制点坐标方位，处理全部影像。

4.3空三匹配
进入空三匹配，在影像列表中按照影像大图添加种子点，从第一张影像开始，选择两张影像上相同特征点或者色差存在明显差异的变化点作为种子点，添加种子点完毕之后进行自动匹配，软件工具将按照提供的种子点自动进行其他点的匹配，匹配结束之后，摄影区域内将有大量匹配点，每张影像都匹配结束之后保存，退出界面。

4.4平差
使用光束法初步平差，成功之后在控制点编辑模式下转换坐标为右手坐标系在立体编辑模式下生成定向控制点文件，并在立体编辑模式下观测控制点之间的坐标关系。

初步平差结束之后，进行自校验和控制点加权，根据初步平差精度报告，确定绝对定向中的控制点平面位置是否满足精度要求。

之后在空三交互界面预测控制点，校验控制点是否满足要求，预测完成之后再次进行整体平差，实现全部控制点的绝对定向，获得空三数据。

4.5加密匹配
通过加密匹配生成更加密集的三维点，之后生成点云，进一步提高三维点的精度。

加密匹配无需再添加种子点，通过全自动匹配就能够完成，之后清理粗差界面，提出粗差，加密生成点云。

4.6点云编辑
在立体编辑界面选择生成三点云，控制调整三维坐标轴，编辑点云，建立同一航带内影像的立体模型，双击新建的立体模型，立体状态下修改点线方向或者进行添减。

4.7测绘产品
设置好投影平面，生成等值线，等值线叠加到正射影像按钮上，注意查看等高线是否满足实际情况。

结束语
通过对数字近景摄影测量测图应用问题的研究，我们可以发现，该项工作理想效果的取得，有赖于对其多项影响因素与关键环节的充分掌控，有关人员应该从客观实际出发，充分利用既有优势资源与条件，研究制定最为符合实际的实施方案。

参考文献
[1]黄桂平.数字近景摄影测量关键技术研究与应用[D].天津大学.2016（21）：88-89.
[2]韩红涛.数字近景摄影测量双相机系统若干关键技术的研究[D].辽宁工程技术大学，2012.
[3]冯其强.数字工业摄影测量技术研究与实践[D].解放军信息工程大学，2010.。