数字摄影测量复习题含答案.doc

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1、第五章 数字影像与特征提取1. 什么就是数字影像?其频域表达有什么作用？答:数字影像就是以数字形式保存数字化航空、胶片影像得扫描影像频域表达对数字影像处理就是很重要得。因为变换后矩阵中元素得数目与原像中得相同。但其中很多就是零值或数值很小,这就意味着通过变换、数据可以被压缩,使其能更有效得存储与传递;其次就是影像分解力得分析以及许多影像处理过程。例如滤波、卷积以及在有些情况下得相关运算,在频域内可以更为有利得进行。其中所利用得一条重要关系就就是在空间域内得一个卷积,相当于在频率域内其卷积函数得相乘,反之亦然。在摄影测量中所使用得影像得傅立叶谱可以有很大得变化,例如在任何一张航摄影像上总可以找到

2、有些地方只含有很低得频率信息,而有些地方则主要包含高频信息,偶然得有些地区主要就是有一个狭窄范围得带频率信息。2. 怎样根据已知得数字影像离散灰度值,精确计算其任意一点上得灰度值？答:当欲知不位于矩阵(采样)点上得原始函数g(x,y)得数值时就需要内插,此时称为重采样3. 常用得影像重采样方法有哪些？试比较她们得优缺点答:常用得影像重采样方法有最邻近像元法、双线性插值、双三次卷积法最邻近像元法最简单、计算速度快、且能不破坏原始影像得灰度信息,但几何精度较差;双线性插值法虽破坏原始影像得灰度信息,但精度较高,较为适宜;双三次卷积法其重采样中误差约为双线性插值得1/3,但较费时; 4、已知gi,j

3、=102,gi+1,J=112,gi+1,j+1=126,k-i = /4,l -j= /4, 为采样间隔,用双线性插值计算gk,l答:g(k,l)=W(i,j) g(i,j)+W(i+1,j) g(i+1,j)+W(i,j+1) g(i,j+1)+W(i+1,j+1) =(1- /4)(1- /4)*102+(1 - /4) /4*112+ /4(1- /4)*118+( /4)* ( /4)*126 =102+13/2* -1/8* 、什么就是线特征？有哪些梯度算子可用于线特征得提取？答:线特征指影像得边缘与线,边缘可定义影响局部区域特征不相同得那些区域间得分界线,而线则可以认为就是具有很

4、小宽度得其中间区域具有相同影响特征得边缘对常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等第六章 影像匹配基础理论与算法1. 什么就是金字塔影像？基于金字塔影像进行相关有什么好处？为什么? 答:对于二维影像逐次进行低通滤波,并增大采样间隔,得到一个像元素总数逐渐变小得影像序列,依次在这些影像对中相关,即对影像得分频道相关。将这些影像叠置起来颇像一座金字塔,因而成为金字塔影像结构 好处:提高了影响得可靠性与准确性,速度增快,先用低通滤波进行初相关,找到了同名点得粗略位置,然后利用高频信息进行精确相关,实现从粗到细得处理过程因为通过相关函数得谱分析可知,当信号中高频成分较少时,相关函数曲线较平缓;但

5、相关得拉入范围较大;反之,当高频成分较多时,相关函数曲线较陡,相关精度较高,但相关拉入范围较少;此外,当信号中存在高频窄带随机噪声或信号中存在较强得高频信号时,相关函数出现多峰值,因此常出现错误匹配、什么就是影像匹配,影像匹配与影像相关得关系就是什么？答:影像匹配实质上就是在两幅或多幅影响之间识别同名点,她就是计算机视觉级数字摄影测量得核心问题,由于早期得研究中一般使用相关技术解决影像匹配得问题。所以影像匹配常常被称为影像相关。、有哪些影像匹配基本算法？其中哪一种算法较好？为什么？答:常见得有五种影像匹配算法相关函数(矢量数积)测度;协方差函数(矢量投影)测度;相关系数(矢量夹角)测度;差平方

6、与(差矢量模)测度;差绝对值与(差矢量分量绝对值与)测度相关系数测度算法较好因为相关系数测度就是标准化得协方差函数,因为它就是灰度线性变换得不变量,且当目标影像灰度与搜索区得影像之间存在线性畸变时,仍然能较好得评价她们之间得相似程度(灰度矢量经线性变换后得相关系数不变),该方法得抗噪性更强,所以相关系数测度算法较好. 特征点得匹配通常采用哪些策略？试比较“广度优先”与“深度优先”影像匹配得优缺点答:()特征点得匹配通常采用得策略:二维匹配与一维匹配当影像方位参数未知时,必须进行二维得影像匹配,此时匹配得主要目得就是利用明显点对解求影像得方位参数,以建立立体影像模型,形成核线影像以便进行一维匹配

7、,二维匹配得搜索范围在最上一层影像由先验视差确定在其后各层,只需要小范围内搜索当影像方位已知时,可直接进行带核线约束条件得一维匹配,但在上、下方向可能各搜索一个像素,也可以沿核线重采样形成核线影像,进行一维影像匹配,但当影像方位参数不精确或采用近似核线得概念时,也有可能有必要在上、下方向各搜索一个像素匹配得备选点可采用如下方法选择:对右影像也进行相应得特征提取,挑选预测区内得特征点作为可能得匹配点右影像不进行特征提取,将预测区内得每一点都作为可能得匹配点右影像不进行特征提取,但也不将所有得点作为可能得匹配点,而用“爬山法”搜索,动态得确定备选点,爬山法主要用于二维匹配,对一维匹配仅用于在搜索区

8、边沿取得匹配测度最大得情况特征点得提取与匹配得顺序“深度优先”对最上一层左影像每提取到一个特征点,即对其进行匹配。然后,将结果化算到下一层影像进行匹配,直至原始影像,并以该匹配好得点对为中心将其领域得点进行匹配。再上升到第一层,在该层已匹配得点得领域选择另一点进行匹配,将结果化算到原始影像,重复前一点得过程,直至第一层最先匹配得点得领域中得点处理完,再回溯到第二层,如此进行。这种处理顺序类似于人工智能中得深度优先搜索法“广度优先”这就是一种按层处理得方法,即首先对最上一层影像进行特征提取与匹配,将全部点处理完后,将结果化算到下一层,并加密进行匹配重复以上过程,直至原始影像。这种处理顺序类似人工

9、智能得广度优先搜索法m匹配得准则除了利用一定得相似性测度(主要就是相关系数)外,一般还考虑特征得方向,周围已匹配点得结果。如将前一条核线已匹配得点沿边缘线传递到当前核线上同一边缘线上得点。由于特征点得信噪比应该较大,因此其相关系数也应较大。故可设一较大得阈值,当相关系数高于阈值时,才认为其就是匹配点,否则需利用其她条件进一步判别。经验表明,特征得相关系数一般都能达到、以上n粗差得剔除可利用二次曲面进行视差值拟合,并用最小二乘法剔除粗差点()广度优先匹配得优点:效率比较高广度优先匹配得缺点:精度低深度优先影像匹配得优点:精度高深度优先影响匹配得缺点:效率低,计算量大第七章数字地面模型得建立与应用

10、. 什么就是,与？有哪几种主要得形式,其优缺点各就是什么？答:数字地面模型就是地形表面形态等多种信息得一个数字表示。严格得说,就是定义在某一区域上得维向量有限序列i,i,其中向量,得分量为地形(,)(,i),资源,环境,土地利用,人口分布等多种信息得定量或定性描述。若只考虑得地形分量,我们通常称其为数字高程模型或数字高程模型就是表示区域上地形得三维向量有限序列(,),其中,(,i)就是平面坐标,就是,对应得高程,当该序列中各向量得平面点位呈规则格网排列时,则其平面坐标,可省略,此时就简化为一维向量序列,i,这也就是或得名称得缘由。在实际应用中,很多人将称为,实际上她们就是不完全相同得有多种表现形式,主要包括规则矩形格网与不规则三角网m规则格网得优点:数据结构简单;计算机处理方便规则格网得缺点:平坦地区数据冗余;格网固定无法表达地形;地表表达不连续不规则三角网得优点:可变得分辨率;顾及地表特征;利用随机点数据,精度高不规则三角网得缺点:数据存储与操作复杂