1、 中英文资料 1 中英文资料外文翻译文献 附录 1 数字摄影测量的发展与展望 由于新一代传感器、定位系统的迅速发展与应用 ,以及数字摄影测量工作站的发展及其大规模的推广 ,这样对摄影测量自身发展提出一个非常严峻而又现实的问题 :摄影测量向何处去 ? 除了摄影测量与新一代遥感传感器、 GIS、 GPS 更进一步地结合外 ,摄影测量自身从理论到实际将如何发展 ? 还有没有发展前景 ? 在国际上同样对摄影测量发展提出了“疑虑” ,美国 Ohio 大学 Schenk 教授在其著作数字摄影测量学的序言中指出 :“摄影测量与猫一样 ,他们有 一个共同的特点 ,他们都有几次生命 ,摄影测量的终结已经被多次预
2、测。”但是他对此问题作了明确的回答 :“数字摄影测量是一门相对年轻的、并且迅速发展的学科。它的许多基本概念与方法来自影像处理与计算机视觉。但是不管它们对它的影响有多强烈 ,数字摄影测量还是一门有自己特色的学科。” Schenk 1999 。 由 20 世纪初期 ,以纯精密、光机的模拟摄影测量仪器为特征的摄影测量一直持续了半个多世纪 ,30 年代德国著名的摄影测量学家 V. Gruber 指出 :“摄影测量是一门可以避免技术的技术”。因为摄影测量的模拟测图仪本身 就是一台“模拟计算机” ,它直接由输入的像点坐标获得输出的地面坐标。在此期间摄影测量的教学、极少量的科研 ,除所谓的变换光束理论研究以
3、外 ,多数是围绕欧洲的几个著名厂商生产的模拟摄影测量仪器进行。到 50 年代末数字电子计算机开始进入摄影测量时代 ,摄影测量的研究领域得到了很大的扩展 :如解析法空中三角测量、在线空中三角测量、区域网平差、粗差检测理论、正射纠正、数字测图等。 90 年代随着数字摄影测量时代的到来 ,相对于传统的模拟、解析摄影测量 ,其最大的特点是将计算机视觉、模式识别技术应用到摄影测量 ,实现了内定向、相对定向 、空中三角测量、 DEM 生成等的 (半 ) 自动化。数字摄影测量不仅仅将传统摄影测 中英文资料 2 量仪器各种功能全部计算机化 ,提高了工效 ,降低了对作业员的要求 ,而且正在不断地扩充摄影测量的功
4、能。但是我们必须清醒地认识到 : 一些数字摄影测量工作站 (DPW) 只是解析测图仪的替代品 HeipkeC. 2001 ； 目前的 DPW主要只适合于航空、航天摄影测量 , 而近景、地面摄影测量与它有很大差异 (Mikhail E.M. 等 2001 ,p. 251) ,将数字摄影测量适应于近景摄影测量 ,摄影测量的理论必须进一步发展 ；即使 是当前自动化程度较高的 DPW,摄影测量的主要研究也还仅仅是在“同名点”的影像匹配技术上 (Major R&D efforts were spent on image matching tech2niques ) (Heipke C. 2001 ,p.
5、 35) 。这就是说 ,DPW虽然对摄影测量生产、教学产生了飞跃的发展 ,但是在理论上除了初步解决“用计算机代替人眼观测同名点”以外 ,摄影测量本身在理论上并没有太大的实质性发展。 作者认为 :由于用计算机代替人眼观测 ,我们必须跳出传统摄影测量的束缚 ,必须根据计算机的特 点考虑数字摄影测量的理论发展 ,这样就使数字摄影测量为其理论与实践的发展提出了崭新的契机 ,例如 : 1) 灭点 (Vanishing points) 理论与应用 众所周知 :灭点是空间一组平行线的无穷远点在影像上的构像 ,即该组平行线在影像上的直线影像的交点 ,我们可以认为该空间的无穷远点与对应的灭点是一对“对应点” ,
6、它们满足共线方程。例如：航空影像 ,除“底点” (空间一组铅垂线的灭点 ) 位于影像内 ,一般它不是“明显点” ,其他的“灭点”多数位于影像外。当航空影像接近水平时 ,水平方向的灭点几乎在“无穷远”处。因此在模拟 、解析摄影测量中 ,灭点不可能有任何实用意义 ,除了其定义外 ,它的理论也没有多少研究。但是 ,在数字摄影测量、计算机图形学中 ,对空间平行线的自动分类、灭点的提取、应用是一个重要的研究方向 ,它不仅仅是利用单张非量测相机所获得的影像进行建筑物三维重建的基础 (张祖勋等 2001 ,Cipolla R. etc. 1999) ,而且它将成为利用城市大比例尺地形图进行空中三角测量控制的
7、信息 ,并被用于城市大比例尺地形图的数据更新。 2) 广义点 (Generalized points) 理论与应用 由于摄影测量渊源于测量学中 “测点”的“前方交会”与“后方交会” ,因此共线方程 (即物点、像点与摄影中心位于一条直线上 ) 是整个摄影测量的核心。但是在建筑物的提取、建筑摄影测量、工业零件测量中 ,大量存在的是“直线” ,由此 ,基于直线的摄影测量 (即“共面方程” ) 得到了深入的研究与应用 (F. A.Van. den Heuvel ,1999 等 ) 。但是在现实世界中 ,还存在大量的“曲线” ,例如地面 中英文资料 3 上的道路、河流、湖泊等 ,建筑测量、工业测量中的园
8、、圆弧、曲线等。另外 ,在实际生产 (特别是利用影像进行地图修测 ) 中 ,目前一般是要在地形图与影像之间确 定对应“点”作为控制 ,这是一项比较困难的任务。因为 ,一般情况下明显点 : 独立点 ( dot point ) 、角点 ( cornerpoint) 较少 ,并也难以精确“配准” ,因此能否利用地图与影像上存在的大量的“线”作为控制信息进行配准 ,将具有重大的理论与现实意义。为此作者提出了“广义点”理论。在传统的摄影测量中的“点” : 指的是“物理”意义上 (或称为“可视” ) 的点 ,而广义点则是“数学”意义上的点 ,因为任何一条“线”都是由“点”组成。由“广义点”理论 :曲线 (
9、或直线 ) 上任意一个点都可以被用为“控制点” ,而且可 以直接应用“共线方程” ,但是只能在两个 ( x 、 y) 共线方程中选取一个。因此我们很容易将点、直线、园、圆弧、任意曲线归纳为一个数学模型 :共线方程 ,进行统一平差。 3) 多基线立体 (Multi - base stereo) 到目前为止 ,人都是由一条眼基线的“双眼”感受 3 维世界 ,而摄影测量 (无论是模拟、解析、数字摄影测量 ) 多是沿用“由 1 条基线、 2 张影像 ,构成的一个立体像对”进行测量。但是进入数字摄影测量时代 ,我们将利用计算机“匹配”替代“人眼”测定影像同名点 ,这要求构成立体像对的“交会角”愈小愈好
10、,才能使匹配的可靠性愈高 ,由此产生了“多目立体匹配” (章毓晋 2000) 。为解决周期性重复特征所引起的误匹配 ,计算机界提出了对倒距离的 SSD (Sum of Square Difference) 求和 (Okutomi 1993) 。但是从测量的交会的误差理论而言 ,“交会角”愈小 ,精度愈低 ,由此要求对于“多目立体匹配” ,摄影测量界可利用众所周知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” ,既能较有效地解决任意的误匹配问题 , 又能满足测量精度要求。多基线立体 (multi - base stereo) 对于数字近景摄影测量十分重要 ,对于数码航空摄影 (如 Zeiss 的 DMC) 的大重叠影像同样具有重要的应用前景。
