多像空间前方交会（共线条件方程法).rar_共线条件方程_前方交会_多像前方交会_摄影测量_摄影测量MATLAB

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5星 · 超过95%的资源 92 浏览量 2022-09-20 09:42:04 上传评论 5 收藏 1KB RAR 举报

在摄影测量领域，多像空间前方交会是一种关键的技术，用于从多个影像中计算地面点的三维坐标。这个过程涉及到共线条件方程的运用，它是一个基础理论模型，用于关联相机与被拍摄物体之间的几何关系。本文将深入探讨这一主题，并以MATLAB编程语言为背景，阐述其应用和实现细节。共线条件方程是摄影测量中的基本数学模型，它描述了影像上一个像素点、物方空间中的对应点以及相机光心三点共线的几何关系。用数学公式表示为： F * (X, Y, 1)^T = 0 其中，F是共线性矩阵，(X, Y, 1)^T是物方点的齐次坐标，表示为相机坐标系下的点。通过这个方程，我们可以求解出地面点的位置。在多像前方交会上，我们通常有多个影像，每个影像对应一个外方位元素，包括旋转矩阵R和平移向量t，这些参数定义了相机在空间中的位置和姿态。通过空间后方交会，可以先计算出这些外方位元素。有了这些信息，就可以为每一个待定点构建多个共线条件方程，形成一个方程组。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行这种复杂的数学运算。在“多像空间前方交会（共线条件方程法).txt”文件中，可能包含了MATLAB代码，用于实现从影像坐标到物方坐标的转换。这段代码可能会包括以下步骤： 1. 读取多张影像的外方位元素，这通常来自于空间后方交会的结果。 2. 对于每个待定点，根据其在各影像上的像素坐标，建立多组共线条件方程。 3. 解这个非线性方程组，常用的方法有迭代法，如高斯-牛顿法或最小二乘法。 4. 输出待定点的三维坐标，这些坐标通常是大地坐标系下的。多像前方交会的优势在于，通过使用多个影像，可以提高坐标解算的精度和可靠性，特别是在存在遮挡或影像重叠良好的情况下。此外，这种方法还可以处理影像畸变、光照变化等问题，提升匹配质量和结果的稳定性。总结起来，"多像空间前方交会（共线条件方程法).rar"是一个关于摄影测量的MATLAB程序，利用共线条件方程来计算地面点的三维坐标。它结合了空间后方交会对双像外方位元素的求解，提供了一种精确和实用的解决方案，适用于遥感、地形测绘和地球科学等多个领域。通过理解并掌握这种技术，我们可以更有效地从航空或航天影像中提取地表信息，为科学研究和实际应用提供支持。

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多像空间前方交会（共线条件方程法).txt 2KB

clc,clear;%清理命令窗口和工作区间 format long g;%规定输出数据为长整型 x=[17.383 18.675 19.424 13.981 11.178 11.199;-4.706 -3.428 -2.722 -8.173 -10.947 -10.864]/1000; y=[8.396 4.516 -0.855 -3.870 -0.068 6.970;6.444 2.548 -2.826 -5.793 -1.953 5.081]/1000; %代入左右像片的同名像点坐标 f=0.1014;%主距f x0=-0.180/1000;y0=0;%内方位元素 Xs=[50766.27048297550;51406.58175310970]; Ys=[85092.60204012240;85098.60787072870]; Zs=[2764.51598579742;2763.02759736577];%代入左右两张像片外方位元素中的线元素值 phi=[0.00749335445825581;-0.01158295898298480]; omi=[-0.00699425949527119;0.01003605897533120]; kap=[-0.00213195906904753;0.00849024086417501];%代入左右两张像片外方位元素中的角元素值 B=[];L=[]; for i=1:2 a1(i)=cos(phi(i))*cos(kap(i))-sin(phi(i))*sin(omi(i))*sin(kap(i)); a2(i)=-cos(phi(i))*sin(kap(i))-sin(phi(i))*sin(omi(i))*cos(kap(i)); a3(i)=-sin(phi(i))*cos(omi(i)); b1(i)=cos(omi(i))*sin(kap(i));b2(i)=cos(omi(i))*cos(kap(i)); b3(i)=-sin(omi(i)); c1(i)=sin(phi(i))*cos(kap(i))+cos(phi(i))*sin(omi(i))*sin(kap(i)); c2(i)=-sin(phi(i))*sin(kap(i))+cos(phi(i))*sin(omi(i))*cos(kap(i)); c3(i)=cos(phi(i))*cos(omi(i));%计算旋转矩阵R1,R2中各系数 end for j=1:6 for i=1:2 l1(i,j)=f*a1(i)+(x(i,j)-x0)*a3(i); l2(i,j)=f*b1(i)+(x(i,j)-x0)*b3(i); l3(i,j)=f*c1(i)+(x(i,j)-x0)*c3(i); lx(i,j)=f*a1(i)*Xs(i)+f*b1(i)*Ys(i)+f*c1(i)*Zs(i)+(x(i,j)-x0)*a3(i)*Xs(i)+(x(i,j)-x0)*b3(i)*Ys(i)+(x(i,j)-x0)*c3(i)*Zs(i); l4(i,j)=f*a2(i)+(y(i,j)-y0)*a3(i); l5(i,j)=f*b2(i)+(y(i,j)-y0)*b3(i); l6(i,j)=f*c2(i)+(y(i,j)-y0)*c3(i); ly(i,j)=f*a2(i)*Xs(i)+f*b2(i)*Ys(i)+f*c2(i)*Zs(i)+(y(i,j)-y0)*a3(i)*Xs(i)+(y(i,j)-y0)*b3(i)*Ys(i)+(y(i,j)-y0)*c3(i)*Zs(i); B=[B;l1(i,j) l2(i,j) l3(i,j);l4(i,j) l5(i,j) l6(i,j)]; L=[L;lx(i,j);ly(i,j)];%计算误差方程中各系数 end Xm=inv(B((4*j-3):(4*j),:)'*B((4*j-3):(4*j),:))*B((4*j-3):(4*j),:)'*L((4*j-3):(4*j),:); %同时求出多对同名像点对应的地面三维坐标 Xm end