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摄像测量学原理与应用研究
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2014-09-22
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摄像测量学(Videometrics 或 Videogrammetry)是近十几年来国际上迅速发展起来的 新兴交叉学科。它主要是由传统的摄影测量学(Photogrammetry)、光学测量(Optical Measurement)与现代时尚的计算机视觉(Computer Vision)和数字图像处理分析(Digital Image Processing and Analysis)等学科交叉、融合,取各学科的优势和长处而形成的。 它的处理对象以数字(视频)序列图像为主。
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1
前言
(1)
摄像测量学的内涵和发展历史
1)
摄像测量学的内涵
摄像测量学(
Videometrics
或
Videogrammetry
)是近十几年来国际上迅速发展起来的
新兴交叉学科。它主要是由传统的摄影测量学(
Photogrammetry
)、光学测量(
Optical
Measurement
)与现代时尚的计算机视觉(
Computer Vision
)和数字图像处理分析(
Digital
Image Processing and Analysis
)等学科交叉、融合,取各学科的优势和长处而形成的
[1~6]
。
它的处理对象以数字(视频)序列图像为主。
摄像测量学是研究利用摄像机、照相机等对动态、静态景物或物体进行拍摄得到序
列或单帧数字图像,再应用数字图像处理分析等技术结合各种目标三维信息的求解和分
析算法,对目标结构参数或运动参数进行测量和估计的理论和技术。国内外许多人也把
摄像测量的技术方法称为光学测量或简称光测。
摄像测量学的内涵主要包括两个方面:一是物体的空间三维特性与成像系统间的成
像投影关系,即二维图像与对应三维空间物体之间的关系,这主要是测量学方面的知识;
二是从单幅和多幅图像中高精度自动提取、匹配图像目标,这主要是计算机视觉、图像
分析方面的知识。随着摄影测量的三角测量理论和计算机视觉的多视几何理论的日趋发
展成熟,目前摄像测量的研究越来越多地涉及到第二个方面,即图像目标的自动、高精
度识别定位与匹配上。它与常规图像处理的不同在于更注重于目标的提取定位精度。
将三维空间中的景物成像到二维图像上是一个退化过程,摄像测量学研究如何通过
分析二维图像来重建目标的三维信息。为了进行二维、三维定量测量,摄像测量必须将
图像与成像系统及其参数紧密联系起来,而普通的图像处理一般与成像系统参数无关。
因此,摄像系统的高精度标定是摄像测量的重要特点。传统摄影测量涉及到的大多是专
业的摄影测量型相机,通常具有专门的标定设备和方法。而摄像测量大多采用的是普通
的摄像机、照相机,经过多种不同的标定方法,可以使非测量型摄像机、照相机达到测
量的要求,用于高精度测量。
2)
摄像测量学的发展历史
摄影测量学、光学测量和计算机视觉是摄像测量学的重要根基。
自从
1839
摄影术诞生起,就开始了用照片进行各种测量的应用与研究。围绕着提高
2
精度这一测量中的永恒主题,摄影测量学经过模拟摄影测量、解析摄影测量阶段,现在
已进入数字摄影测量阶段,有非常完备的高精度测量的理论和方法体系。由于传统摄影
测量要求的硬件设备繁杂、昂贵,测量算法复杂、计算量大,摄影测量学的研究和应用
主要集中在国家、军事和大结构层面上,特别是航空摄影测量和卫星照片测量,并且这
种航测和卫测已形成了庞大的测绘产业;而在普通民用领域的中近景摄影测量开展的却
少得多。
光学测量既有广义的含义,也有较狭义的含义。利用各种波段的光,包括可见光、
红外光、紫外光进行各种测量的方法技术都可以称为光测,它主要是与雷测、遥测、卫
测等其它不同质类型的测量相区别。摄影测量、摄像测量、计算机视觉测量等都可以归
入光测大类。而在狭义上,光学工程专业中常将各种利用光学专门设备、技术进行的测
量,例如经纬仪、各种透镜、棱镜、平行光管、各种干涉技术、激光技术等进行的测量
称为光测。光测强调精度。在光学工程、光测实验力学等学科中,将通过光学图像进行
的测量称为光测图像技术。
计算机视觉(或称机器视觉)作为一门学科成形于
20
世纪
80
年代,至今仍可以说
是一门新兴学科。计算机视觉以及与之紧密相关的数字图像处理、图像分析、图像理解
等现代学科是信息时代信息科学的重要代表。计算机视觉自形成以来从其基本理论、算
法到相关的硬件,特别是应用上都得到了迅猛的发展,有了许多成熟、成功的应用。计
算机视觉领域大多数是以目标识别、图像理解以及显示、监控等应用为主,有丰富的图
像处理、分析算法,具有简单、灵活、快速、适应性强等特点,但通常对于测量精度的
要求不高。
在学科发展的历史中,摄影测量学主要在地学测绘领域中发展,是地理学科的重要
分支;光学测量则是在光学工程、实验力学等学科中发展;而计算机视觉、机器人视觉、
图像处理分析等主要是在计算机科学、人工智能领域中发展。三者的形成和发展相对独
立,早期交流较少,在所采用的理论方法、面向的应用对象和研究人员归属等许多方面
都有较大的区别,形成了各自的特点、优势和理论体系。
国际摄影测量与遥感协会给摄影测量与遥感的定义为:“利用非接触成像传感器和其
它传感器系统,通过记录、量测、分析和表达等处理来获取地球及其环境,以及其它物
体的可靠信息的科学、技术和工艺”
[7]
。光测的内涵是利用各种光学手段实现测量目的,
其中占很大比重的是利用光学图像进行测量。而计算机视觉的内涵是:“试图用像机获取
环境图像并转换成数字信号,用计算机实现对视觉信息处理的全过程”,“从信息处理的
3
层次研究视觉信息的认知过程,研究视觉信息处理的理论、表达与计算方法”
[8]
。
对于上述多学科交叉融合形成的摄像测量学,测绘界称其为
Videogrammetry
,而光
学工程和计算机视觉界称其
Videometrics
。根据含义侧重不同,国内还有学者称其为视频
测量学或视觉测量
[9]
。事实上,这些学科大方向都是通过图像来定量观察和认识客观世界,
其研究任务在本质上是一致的。
随着学科的发展以及各种观察和测量任务的不断涌现,摄影测量、光学测量和计算
机视觉等领域的研究人员越来越深刻地了解和体会到相互借鉴、融合的必要性和重要性,
三个领域研究人员的交流越来越密切。特别是近十几年来,无论是摄影测量领域的会议
还是光学工程、计算机视觉中的有关测量、三维重建等的分会议上,通常都有另两个领
域的人员参加,并都占有很大的比例。近年来多数相关的国际会议都有意安排会议的主
席、副主席分别由不同领域的人员交叉担任,以促进这种交流和融合。
作为这种交流的自然结果,国际光电工程协会(
SPIE
)于
1993
年在美国硅谷召开的
Photonics West
年会上第一次设立了
Videometrics
分会场,并在其后每一年或每两年召开
一次
Videometrics
分会议。
正是由于摄影测量、光学测量与计算机视觉测量在本质上并无严格的区别和界限,
因而三者能够很好地融合。只是传统的摄影测量学更强调精度,偏重于航测、卫测等传
统的遥感和测绘领域;光学测量偏重于中近景测量;而计算机视觉更偏重于数字图像处
理、图像分析、图像理解、多视图几何等方面。
Videometrics
在体现三者在理论、方法、
算法以及应用方面的互通和互补的基础上,更加强调动态测量和实时测量。我们推荐采
用“摄像测量学”作为
Videometrics
这一交叉学科的中文命名。
(2)
摄像测量学的应用领域
摄像测量涵盖了摄影测量、光学测量和计算机视觉等三个学科领域,因此它的应用
范围也应覆盖着三个学科的应用领域。由于具有诸多的优点,摄像测量技术已经广泛应
用于各种精密测量和运动测量,涉及到航空航天、国防试验、勘察勘测、交通运输、建
筑施工、体育运动等各个领域
[10,11]
,例如零部件加工质量检测、三维表面重建、工业反
求工程、建筑工程测量、铁路公路质量检测、飞行器弹道姿态等运动参数测量等等。
摄像测量的一个重要特征是已进入了动态实时测量时代。实时摄像测量的实现为摄
像测量学开辟了广阔的、新的研究和应用领域,例如实时监测、视觉导航、工业质量实
时检测和监控等。
目前国际上在许多应用领域中已有很多摄像测量方面的商品化产品。摄影测量学的
4
发源地德国在这方面仍处于领先的地位。例如在对轿车三维外形进行高精度检测时,他
们的做法是在轿车的表面贴上大量的合作标志,然后用普通数码相机随意从四周拍摄轿
车的十几至几十幅图像,通过自动地对这些图像进行处理分析,包括识别、提取合作标
志、重建三维结构、优化处理结果等步骤,可以现场得到整车的三维外形数据,精度达
到
0.02~0.05mm
。还有诸如商用化的摄像测量产品已从多点测量发展到任意形状的管道
等连续形状的测量;利用结构光技术可以快速、高精度地测量复杂外形的表面形状等等。
(3)
摄像测量学的优势和发展前景
1)
高精度、非接触是摄像测量的首要特征
摄像测量通过分析目标图像实现测量目的,属于非接触测量,因而不会对目标的结
构特性和运动特性带来任何干扰,测量结果客观、可视、可信。
精度是测量中的永恒主题,摄像测量学方法及其应用系统具有场(面)目标测量精
度高的优点。除了完备的光束法平差保证了三维解算的高精度,数字图像分析中各种亚
像素方法也使得目标的图像定位精度能够达到十分之一甚至百分之一像素的量级,有效
保证了测量结果的精度。
正是由于摄像测量高精度的特点,在武器靶场试验等许多应用中常将摄像测量(在
这些场合通常称为“光测”)作为标校雷测等其它测量设备的手段。
2)
运动和动态测量是摄像测量的重要优势
对于时间序列图像,摄像测量除了对单幅图进行分析定位,通常还将考虑运动约束,
对物体进行运动参数测量,既测量得到物体对象的静态三维信息,也能够测量物体对象
在时空中的变化(运动、变形)信息。这是摄像测量的最重要优势特点之一,也是与传
统摄影测量的主要区别之一。
由于时间序列图像多提供了一维时间轴信息,比静态图像处理方法有许多优势,可
使得传统方法中一些困难的问题迎刃而解。例如在传统静态处理中,对两幅有较大立体
视差的图像,由于图像特征与背景可能有较大变化,同名点配准的可靠性较低。而对序
列图像,可以通过特征点跟踪锁定的方法实现同名点配准,可靠性得到极大的提高。
3)
实时测量是摄像测量的重要发展趋势
随着计算机硬件的飞速发展,特别是各类
DSP
、
FPGA
等小型处理器的发展,以及
各种先进的图像处理、分析算法软件的大量涌现和人工智能技术的发展,使得许多摄像
测量学任务可以实时或准实时完成。摄像测量已进入了实时处理时代,实时测量的可能
与实现为摄像测量学开辟了新的广阔的研究和应用领域,例如实时监测、监控、各种飞
5
行器、车辆等运动平台的视觉导航等。
4)
易于普及更拓宽了摄像测量的发展前景
随着摄像机、计算机等的成本降低和性能提高,使得这些硬件迅速普及,尤其是摄
像测量所使用的一次传感器是摄像机和照相机,已得到迅速普及,几乎已经人手一台(手
机相机、
DC
、
DV
等)。加之摄像测量具有实施简易、适用面广等特点,使得摄像测量技
术正在从航天、国防等高端应用向普通民用领域扩展,并必将迎来更大的发展普及。
5)
摄像测量学的技术特点和发展现状
摄像测量学研究从三维场景退化、投影得到的二维图像中恢复、重构出失去的场景
三维信息的问题。这是一个不适定的反问题,通常不具有唯一解。三维场景投影到二维
图像的过程,不可避免地存在成像系统的投影模型误差、光强转换误差、噪声等影响因
素。在对同一场景图像信息的处理和提取中,通常可以有多种方法、算法;而一种图像
处理的算法通常只针对该类图像有效,没有一种万能的、普适的图像处理方法和系统。
这就造成了对一种测量对象,需要研究对应的、特定的方法、算法和系统,除非对不同
应用对象提炼出同类的处理对象,例如对不同类的对象有同类的特征点,或贴上相同的
合作标志等。
这种问题的多样性、复杂性,决定了对问题处理的多样性。对同一问题的处理,不
同的人得到不同的结果甚至不同的结论。因此摄像测量学与图像处理分析类似,更多地
是一门技术和应用学科。摄像测量学的发展进步需要高素质研究者们大量的艰苦劳动。
2008
年
7
月在北京召开的第
21
届国际摄影测量与遥感大会(
The XXI Congress of The
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Beijijng
)上,国际摄影测量
与遥感协会中与摄像测量密切相关的摄影测量、计算机视觉和图像分析工作组的组长、
波恩大学的
W. Forstner
教授对近景摄影测量学技术的发展现状有一个总结,也反映了摄
像测量学的发展现状和水平。这里简要引用他的总结:图像校正问题已经解决;摄像系
统内外参数标定已基本解决;三维建模问题正在被解决;建议摄影测量工作者更多地与
计算机视觉、模式识别方面的研究成果相结合,多参加这方面的会议,例如:
International
Congress on Computer Vision (ICCV),
和
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
等。这说明与三维测量相关的成像几何关系问题已得到了较成熟地发展,而对图像目标
的识别、提取和匹配问题是摄像测量技术发展的重点。
(4)
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