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摄影测量的三个阶段：模拟测量、解析摄影测量、数字摄影测量。
数字摄影测量定义：以数字影像为数据源，根据摄影测量原理，通过计算机软件处理获取被摄物体的形状、大小、位置及其性质的技术。
数字影像获取方式主要有两种：模拟像片的数字化与数字相机直接获取数字影像。
数字化过程两个离散过程：采样、量化。
数字影像的均值与方差：均值反映了一幅影像的整体亮度，方差度量了影像的对比度。
信息熵:信息熵度量了随机变量集合的随机性程度，这种随机性程度说明了影像所包含的信息容量。将熵的概念应用于数字影像，它度量了灰度值的不确定性程度。
数字影像内插:根据已有的离散样本值确定不位于采样格点位置处影像函数值的过程。内插利用内插函数对离散信号样本进行平滑，从而重建原始信号在采样过程中丢失的信息。
数字影像的重采样:在已有离散样本值的基础上重建连续信号，然后再用不同的小单元对重建的连续信号进行新的细分，最后经量化得到重采样后新的样本值。这种采样格点的坐标变换和内插称为数字影像的重采样。插值与重采样的联系与区别：
插值：在已知坐标系统内，估计未知点的函数值，不涉及坐标变换；
重采样：先将已知坐标系统变换到另一坐标系统，然后估计函数在新坐标系统下的数值；
数字影像重采样两个步骤：影像重建和采样。
影像重建：将作为输入的离散数字影像样本重建为连续灰度表面。重采样方法有:最邻近内插法、双线性内插法、双三次卷积法。
点特征：就是影像曲面上具有确定的、明显表现（或特殊性质）的像点，如灰度值变化明显的点或亮度特别明显的小区域、边缘的交点及一些区域或轮廓的角点等。有时也称为兴趣点。
什么是好的角点检测算法？检测出图像中“真实的”角点；准确的定位性能；很高的重复检测率（稳定性好）；具有对噪声的鲁棒性；具有较高的计算效率。Moravec Operator算法流程
（1）以像素点(x,y)为中心的w×w窗口内，计算该像素在各个方向上的强度变化：
（2）得出每个点的强度变化
（3）将所有C(x,y)低于阈值T的像素点的像素值置为0，大于阈值T的像素点为候选点；
（4）运用“局部抑制非最大”求得局部最大值，即为角点。在一定大小的窗口内，将候选点中强度变化值不是最大者去掉，仅留下一个最大者，该像素即为角点。
Harris角点的性质：旋转不变性、对于图像灰度的仿射变化具有部分的不变性、对于图像几何尺度变化不具有不变性、随几何尺度变化，Harris角点检测的性能下降。
Forstner算子步骤：
（l）计算各像素的Robert’s梯度
（2）计算ll（如55或更大）窗口中灰度的协方差矩阵（3）计算兴趣值q与w（4）确定待选点（5）选取极值点
各类角点算子提取方法比较（1）Moravec算子
①Moravec是一个相对简单的算子，仅仅考虑8个方向，因此最显著的优点是实现简单快速。
②Moravec不能保持旋转不变性，由于没有高斯平滑过程，所以对噪声敏感。③它对强边缘比较敏感，这是由于仅仅考虑了IV(自相关的响应值)的最小值。（2）Harris算子
Harris是一种高效的特征点提取算法，较好的稳定性，对平移、旋转、噪声可处理，能够提取出比较均匀的特征点，并且该算法对于灰度的变化图不敏感。缺点是无法适应图像的尺寸变化，计算量大，这是因为采取了多次滤波所致。（3）Forstner
计算速度快是Forstner算法最显著的优点，具有一定的抗噪性。同时，对比度、灰度受Forstner算法阈值变化的影响很大。如果在图像匹配中应用Forstner算法，为提高其适应性应根据图像对比度，自适应的设置初选阈值，并对处理的图像采取预处理去噪，以充分发挥其优势。（4）SUSAN算法的优点：
①对特征点的检测比对边缘检测的效果要好，适用于基于特征点的图像匹配。②不用求导，速度快，有一定的抗噪能力，噪声强度不大时，基本不受影响。③提取的特征点分布均匀，对特征明显的图像提取能力强。SUSAN算法的缺点也很明显： ①没有对边缘检测的过滤。
②相似比较能力差且函数复杂，有时候存在误判。这是由于USAN设定的三种情况是理想情况，对图像和背景亮度的对比度的设定在实际情况中相差较远。③图像中不同区域处目标与背景的对比程度不一样，取固定阈值不符合实际情况。
边缘分类可分为两类：阶跃变化，屋顶变化。Canny边缘检测步骤
(1)用高斯滤波器平滑图像．
(2)用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向(3)对梯度幅值应用非极大值抑制 ．(4)用双阈值算法检测和连接边缘． Canny算子检测方法的优点：
①低误码率，很少把边缘点误认为非边缘点；
②高定位精度，即精确地把边缘点定位在灰度变化最大的像素上；③抑制虚假边缘。
Hough变换的基本原理是将影像空间中的曲线变换到参数空间中，通过检测参数空间中的极值点，确定出该曲线的描述参数，从而提取影像中的规则曲线。
Hough变换：优点：由于它利用了图像全局特性，所以受噪声和边界间断的影响较小，比较鲁棒。
不足：1）计算量大，占用内存大2）检测精度受参数离散间隔制约3）只能指出图像中某条直线的存在，不能给出直线段的完整描述(端点坐标和长度信息等)
数字影像匹配就是在两张或多张数字影像的要素之间自动建立对应关系，这些影像是（或至少局部是）对同一场景在不同位置和不同时刻的成像，而要素可以是数字影像中的点（即像素），也可以是数字影像中提取的其他特征。共轭实体 共轭实体是指目标空间特征的影像，包括点、线、面及其他目标空间对象等。概略地说，共轭实体是在立体像对间建立对应关系过程中人们关注的对象。
匹配实体匹配实体是指一定的要素，正是通过对这些要素的比较以确定对应（或同名）的共轭实体。
相似性测度 相似性测度是刻画或说明匹配实体之间相似性程度的一种定量度量指标。一般说来，相似性程度是通过代价函数来计算的。在基于灰度的影像匹配中，常用的相似性测度包括相关系数测度、差平方和测度及差绝对和测度等。
匹配策略：匹配策略一般指求解匹配问题的概念或总体方案，主要包括匹配环境分析、匹配方法选择及匹配质量评价等。基本的影像匹配过程可描述为：
1）在一幅影像上选定待配准实体；2）确定匹配实体；
3）在另一张影像上寻找该待配准实体的共轭实体；4）计算配准实体在目标空间的3维位置；5）平价匹配质量。
产生几何畸变的主要原因有以下几种：1）方位参数引起的几何畸变
2）两影像间的不同旋转角引起几何畸变3）地面倾斜引起的几何畸变4）地面起伏引起的几何畸变
核线是对共轭实体的有效约束，核面定义为两投影中心C’、C’’和目标点P所决定的平面，核线e’、e’’就是核面与两像面的交线。核面包含共轭点，且这些共轭点必定位于相应核线上。
金字塔多级匹配策略：即使通过上述核线几何条件可以大大减小搜索空间，但仍然没有达到开始匹配所需要的非常接近的近似值。还可以考虑的减小搜索空间的方法就是增大像素尺寸。用这种增大像素尺寸来明显减小搜索空间并改善近似值的解决方法：就是先在较粗分辨率的影像上开始匹配，然后将结果投影（传导）到较精细分辨率的影像上，直至到最高分辨率影像（原始影像）。这可以通过对立体像对形成影像金字塔来实现。
基于灰度的影像匹配：以影像上局部范围内的灰度值及其分布作为匹配实体（或比较要素），通过计算匹配实体之间的相似性测度寻找共轭实体的影像匹配方法，称为基于灰度的影像匹配。灰度匹配中常用的相似性测度：（1）相关函数测度（2）协方差函数测度（3）相关系数测度（4）差平方和测度（5）差绝对值和
相关系数测度的性质：
性质一：相关系数是灰度线性变换的不变量。
性质二：相关系数极大等价于左右窗口灰度之间线性拟合的残差极小。
最小二乘影像匹配基本思想是：以局部范围内影像的灰度值及其分布作为匹配实体，以搜索窗口的中心位置和形状作为待定参数，通过极小化模板窗口与搜索窗口内影像灰度值差的平方和估计待定参数值，从而确定共轭实体。也就是说，搜索窗口的中心位置及形状是不断变化的，直至变形窗口和模板窗口（不变）内的灰度差达到极小值。
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