1、數(shù)字影像表示
數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是由計算機(jī)影像匹配與識別代替人的立體量測與識別,完成影像幾何與物理信息的自動提取。為了能讓計算機(jī)完成這一任務(wù),必須使用數(shù)字影像。若原始資料是光學(xué)影像(膠片)則需通過掃描數(shù)字化。數(shù)字攝影測量與模擬攝影測量、解析攝影測量的根本差別之一,在于對影像幅射信息的計算機(jī)數(shù)字化處理,不利用幅射信息是無法實現(xiàn)攝影測量自動化的。在解析攝影測量中,目標(biāo)點向量是三維的,即(X,Y,Z)T ,而在數(shù)字攝影測量中目標(biāo)點向量變?yōu)樗木S了,即(X,Y,Z,D)T,其中D=D(X,Y,Z)是該點的幅射量(灰度值或色彩量)集合目標(biāo)的紋理信息,它在影像上的投影就是數(shù)字影像。隨著虛擬現(xiàn)實與可視化需求的迅速增長,快速確定目標(biāo)的紋理D=D(X,Y,Z)也已經(jīng)成為當(dāng)代數(shù)字攝影測量的一項重要任務(wù)了。也就是說,當(dāng)代數(shù)字攝影測量不僅要自動測定目標(biāo)的三維坐標(biāo),還要自動確定目標(biāo)點的紋理。數(shù)字影像的每一個數(shù)據(jù)代表了被攝物體(或光學(xué)影像)上一個點的幅射強(qiáng)度(或灰度),這個點(實際上是一個微小的區(qū)塊)稱為像元素,通常稱為“像素”。像素的灰度值常用八位二進(jìn)制數(shù)表示。如果是彩色影像,則由3個同樣大小的整數(shù)矩陣,分別表示其R,G,B三個分量。
數(shù)字影像是物體電磁波輻射能量的二維數(shù)字陣列表示??醋魇且粋€灰度矩陣g,矩陣內(nèi)每個元素gij是一個灰度值,對應(yīng)著光學(xué)影像或?qū)嶓w的一個微小區(qū)域。各像元灰度值gij代表其影像經(jīng)采樣與量化了的“灰度級”。數(shù)字影像是一個整數(shù)矩陣,其中的每個元素表示其下標(biāo)所指位置處物體電磁波輻射的強(qiáng)度,是便于計算機(jī)處理的圖像形式。也可以通過變換,用另一種方式表達(dá),即把影像的表達(dá)由空間域變換到頻率域中。在空間域內(nèi)是表達(dá)像點不同位置(x,y)處(或用i,j表達(dá))的灰度值,而在頻率域內(nèi)則表達(dá)在不同頻率中(像片上每毫米的線對數(shù),即周期數(shù))的振幅譜(傅立葉譜)。
數(shù)字圖像除了用矩陣表示之外,還常常用向量表示。通常是按照行的順序,使所有的元素依序堆成一列,這種組成法稱為堆疊表示法,或字典表示法。
數(shù)字影像的數(shù)據(jù)文件組織有多種方式,常用的有BMP,JPEG,TIFF等。
2、模擬影像數(shù)字化
模擬影像數(shù)字化是把模擬圖像分割成同樣形狀的小單元(像元),并把各小單元的平均亮度值或中心部分的亮度值變換成“灰度級”作為該單元的亮度等級值的圖像。分為連續(xù)灰度圖像:二維區(qū)域上的連續(xù)曲面和離散灰度圖像:二維區(qū)域上的離散格點。
模擬影像數(shù)字化的兩個步驟為空間離散--采樣(Sampling)和覆蓋區(qū)域的細(xì)分,強(qiáng)度離散--量化(Quantizing )。
3、數(shù)字攝影測量特征提取
當(dāng)數(shù)字影像采集完成后,特征提取是影像分析和影像匹配的基礎(chǔ),也是單幅影像處理的重要任務(wù)。特征提取主要應(yīng)用各種算子來進(jìn)行,根據(jù)特征可分為點狀特征、線狀特征與面狀特征,因而特征提取算子又可分為點特征提取算子與線特征提取算子,而面特征主要是通過區(qū)域分割來獲取。數(shù)字影像中的明顯目標(biāo),我們不僅要識別它們,還需要確定它們的位置。例如地面控制點在影像上為明顯目標(biāo),它們的位置是需要精確量測的,另外一些明顯目標(biāo)雖不是控制點,但要將它們用于影像方位確定,也需要精確量測其位置。在數(shù)字攝影測量中特征定位是利用特征定位算子來進(jìn)行的,分為圓狀特征點的定位算子與角點的定位算子。
數(shù)字攝影測量的突出特點是自動化。影像匹配理論與實踐是實現(xiàn)自動立體量測的關(guān)鍵,而影像特征的提取又為影像匹配提供了條件,雖然近年來從“單點匹配”到“整體匹配”是數(shù)字攝影測量匹配理論和實踐的一個飛躍,但關(guān)于影像特征的提取仍然是數(shù)字攝影測量的重要研究課題之一。
(1)數(shù)字影像采樣
采樣是對實際連續(xù)函數(shù)模型離散化的量測過程。樣點是被量測的“點”,是小的區(qū)域--像素。采樣間隔是矩形的長與寬,通常稱為像素的大小,也是樣點之間的距離。
數(shù)字影像無論是傳統(tǒng)的光學(xué)影像數(shù)字化還是直接獲取,不可能對理論上的每一個點都獲取其灰度值,而只能將實際的灰度函數(shù)離散化,對相隔一定間隔的點量測其灰度值。這種對實際連續(xù)函數(shù)模型離散化的量測過程就是采樣,被量測的點稱為樣點,樣點之間的距離即采樣間隔。這些量測點也不可能是幾何上一個點,而是一個小區(qū)域,通常是一個矩形或圓形的小像塊,即像素。現(xiàn)在一般取矩形或正方形,其長與寬通常稱為像素的大?。ɑ虺叽纾?,它通常等于采樣間隔。
影像特征提取的點特征主要指明顯點,如角點、圓點等。提取點特征的算子稱為興趣算子或有利算子,即運用某種算法從影像中提取我們所感興趣的有利于某種目的的點。雖然不同的算法具有不同特色的興趣算子,有利用灰度方差提取點特征的算子,也有通過計算各類像素的梯度和像素為中心的窗口灰度協(xié)方差矩陣,提取的特征點在影像中都具有盡可能小而接近圓的誤差橢圓特征。
計算步驟為在影像中放置圓形模板,計算模板內(nèi)與原字有相同亮度的像素個數(shù),形成角點強(qiáng)度圖像,通過尋求中心與鄰接性去除偽點。通過抑制局部非最大確定最終角點。
(2)影像重采樣理論與方法
當(dāng)欲知不位于矩陣(采樣)點上的原始函數(shù)g(x,y)的數(shù)值時就需進(jìn)行內(nèi)插,此稱為重采樣。即在原采樣基礎(chǔ)上再一次采樣。每當(dāng)對數(shù)字影像進(jìn)行幾何處理時總會產(chǎn)生一些問題,其典型的例子為影像的旋轉(zhuǎn)、核線排列與數(shù)字糾正等。顯然,在數(shù)據(jù)影像處理的攝影測量應(yīng)用中常常會遇到一種或多種這樣的幾何變換,因此重采樣技術(shù)對攝影測量學(xué)是很重要的。重采樣方法有雙線性插值法、雙三次卷積法以及最鄰近像元法。這三種采樣方法以“最鄰近像元法”最為簡單,但幾何精度差,最大可達(dá)0.5像元。前兩種方法幾何精度較好,但計算時間較長,特別是雙三次卷積法較費時,在一般情況下多應(yīng)用雙線性插值法。
絕對定向、自動獲取DEM以及向量測圖都將在核線影像上完成,因而核線重采樣是一項主要的工作。在一般情況下,數(shù)字影像的掃描行與核線并不重合,為了獲取核線的灰度序列,必須對原始數(shù)字影像灰度進(jìn)行重采樣。采樣方式有2種,在水平影像上獲取核線影像和直接在傾斜影像上獲取核線影像。
4、小結(jié)
數(shù)字攝影測量特征提取為了數(shù)據(jù)重建,而且要求重建后的圖像與原圖像完全一致,即經(jīng)過圖像采樣后,原圖像的信息都被保存下來,為進(jìn)一步生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)字攝影測量廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)DEM、DOM及交互提取矢量數(shù)據(jù)和數(shù)字測圖。
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