与计算机视觉相关的数字摄影测量的发展.pdf

计算机视觉与数字摄影测量是两个紧密关联但又有所区别的领域。数字摄影测量，作为摄影测量学的一个分支，主要目标是通过分析数字影像获取物体的三维几何信息，用于地图制作、地形建模以及地理信息系统（GIS）的数据获取。这一过程涉及图像处理、模式识别和计算机图形学等多个学科。 计算机视觉，相对年轻，旨在让计算机能够从二维图像中理解和解析出三维环境的信息，包括物体的形状、位置、姿态和运动。这一领域不仅关注几何信息，还涉及对象的识别、描述和理解。计算机视觉的应用广泛，例如在自动驾驶、机器人导航、工业检测等领域。 数字摄影测量与计算机视觉的主要区别在于目标和坐标系统的不同。摄影测量的主要任务是建立影像与实地之间的精确几何关系，为地图制作提供依据，因此需要一个统一的大地坐标系统。而计算机视觉则更侧重于场景理解和物体识别，其坐标系统和算法可以更加灵活，适应不同的应用场景。 两者的交汇点在于数字影像的处理和分析。在数字摄影测量中，计算机视觉的技术，如影像匹配、立体视觉和特征检测，被广泛应用。影像匹配是寻找同一场景在不同视角下的对应点，它是建立三维模型的关键步骤。立体视觉则是通过两幅或更多图像来估算深度信息，这在实时摄影测量中尤为关键。特征检测帮助计算机识别和跟踪物体的关键点，为三维重建提供基础。 随着CCD数码相机技术的发展，数字近景摄影测量越来越普及。它利用近距离摄影获取高分辨率影像，用于建筑、考古、工程等领域，提供快速、精确的测量解决方案。计算机视觉与数字近景摄影测量的结合，形成了一个新兴的交叉领域——摄影测量的计算机视觉，它不再局限于地学信息，而是扩展到了更广泛的科学和技术应用。 尽管两者有显著的区别，但它们在解决问题的方法上有很大的交集。例如，他们都依赖于共线方程来确定物体在三维空间中的位置，以及使用滤波器和模板匹配来处理图像噪声。计算机视觉领域的研究，如深度学习和神经网络，也为数字摄影测量提供了新的方法，提高了自动化程度和精度。 计算机视觉与数字摄影测量虽然起源和目标有所不同，但随着技术的发展，它们之间的界限日益模糊，相互借鉴和融合的趋势愈发明显。这两个领域的共同进步，正在推动数字影像处理和三维重建技术的革新，为各种应用提供了强大的工具。