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摄影测量与遥感学英语词汇

001摄影测量学photogrammetry

002卫星摄影测量satellite photogrammetry 003摄影学photography

004航天摄影space photography

005航空摄影aerial photography

006航空摄影机aerial camera

007立体摄影机stereocamera，stereometric ca mera

008非量测摄影机non－metric camera

009量测摄影机metric camera

010全景摄影机panoramic camera，panorama camera

011框幅摄影机frame camera

012条幅［航带］摄影机continuous strip came ra, strip camera

013阵列摄影机array camera

014电荷耦合器件摄影机(简称“CCD摄影机”)c harge－coupled device camera

015多谱段摄影机multispectral camera

016地面摄影机terrestrial camera

017弹道摄影机ballistic camera

018水下摄影机underwater camera

019大象幅摄影机large format camera，LFC 020恒星摄影机stellar camera

021地平线摄影机horizon camera

022反束光导管摄象机return beam vidicon ca mera，RBV

023象幅picture format

024框标fiducial mark

025象移补偿image motion compensation，IM C，forward motion compensation，FMC 026焦距focal length

027快门shutter

028中心快门between-the-lens shutter，lens s hutter

029帘幕快门(又称“焦面快门)focal plane shutt er，curtain shutter

030景深depth of field

031超焦点距离hyperfocal distance

032孔径(又称“光圈”)aperture

033光圈号数f-number，stop-number

034象场角objective angle of image field，a ngular field of view

035瞬时现场(又称“空间分解力”，其值为地面分解力2．5～2．8倍)instantaneous field－of －view，IFOV 036畸变［差］distortion

037全景畸变panoramic distortion

038几何畸变geometric distortion

039径向畸变radial distortion

040切向畸变tangential distortion，tangential lens distortion

041物镜分辨率resolving power of lens

042影象分辨率resolving power of image (注：一毫米内能分辨线对条数)

043正片positive

044负片negative

045透明负片dianegative

046透明正片diapositive, transparent positive 047反转片reversal film

048盲色片achromatic film

049正色片orthochromatic film

050全色片panchromatic film

051红外片infrared film

052黑白片black-and-white film

053彩色片color film

054全色红外片panchromatic infrared film 055彩色红外片(又称“假彩色片”)color infrared film，false color film

056航摄软片aerial film

057感光度sensitivity

058感光材料sensitive material

059彩色感光材料color sensitive material 060感光测定sensitometry

061感光特性曲线characteristic curve of photo graphic emulsion

062光谱感光度(又称“光谱灵敏度”)spectral se nsitivity

063黑白摄影black-and-white photography 064彩色摄影color photography

065假彩色摄影false color photography

066红外摄影infrared photography

067全息摄影hologram photography，hologra phy

068缩微摄影microphotography, microcopying 069低倍放大摄影pnotomacrography

070显微摄影photomicrography

071多谱段摄影multispectral photography 072全景摄影panoramic photography

073竖直摄影vertical photography

074倾斜摄影oblique photography

075小象幅航空摄影small format aerial photo graphy，SFAP

076摄站camera station，exposure station 077摄影航线flight line of aerial photography 078摄影分区flight block

079摄影比例尺photographic scale

080摄影基线photographic baseline，air base 081摄影质量photographic quality

082航摄领航navigation of aerial photography 083航摄计划flight plan of aerial photography 084航摄漏洞aerial photographic gap

085航高flying height，flight height

086相对航高relative flying height

087绝对航高absolute flying height

088基一高比base-height ratio

089航向重叠longitudinal overlap end overlap，forward overlap, fore－and－aft overlap

090旁向重叠lateral overlap，side overlap，side laP

091骨架航线(又称“构架航线”)control strip 092曝光exposure

093摄影处理photographic processing

094显影developing

095定影fixing

096感光sensitising

097接触晒印contact printing

098投影晒印projection printing

099反差contrast

100反差系数contrast coefficient

101景物反差object contrast

102地面照度illuminance of ground

103影象质量image quality

104影象分辨力(又称“象元地面分辨力”。指象元地面尺寸。)image resolution ,ground resolut ion

105像片photo，photograph

106竖直摄影像片vertical photograph

107倾斜摄影像片oblique photograph

108航摄像片aerial photograph

109地平线像片horizon photograph

110像片比例尺photo scale

111数字影象(又称“数字图象”)digital image 112数字化影象digitized image

113光学密度optical density

114密度计densitometer

115测微密度计microdensitometer OTF

117相位传递函数phase transfer function，PT F

118调制传递函数modulation transfer functio n，MTF

119维纳频谱Winer spectrum

120透光率transmittance

121灰楔grey wedge, optical wedae

122密度density

123灰度grey level

124象元pixel，picture element

125密度分割density slicing

126象主点principal point of photograph

127象底点photo nadir point

128地底点ground nadir point

129象等角点isocenter of photogrgaph

130等比线ipometric parallel

131像片基线photo base

132象主纵线principal line［of photograph］133主垂面principal plane［of photograph］，principal vertical plane

134真地平线true horizon

135视地平线apparent horizon

136象地平线(又称“合线”、“真水平线”)image horizon, horizon trace, vanishing line

137象点位移displacement of image

138投影差relief displacement，height displace ment

139倾斜位移tilt displacement

140主合点principal vanishing point

141核点epipole

142核面epipolar plane

143核线epipolar line，epipolar ray

144主核线principal epipolar line

145主核面principal epipolar plane

146垂核面vertical epipolar plane

147垂核线vertical epipolar line

148同名核线corresponding epipolar line

149像片方位角azimuth of photograph

150像片内方位元素elements of interior orient ation

151像片外方位元素elements of exterior orient ation

152像片方位元素photo orientation elements 153姿态attitude

154姿态参数attitude parameter

155像片倾角tilt angle of photograph

156航向倾角longitudinal tilt，pitch

158像片旋角swing angle, yaw

159立体象对stereopair

160立体观测stereoscopic observation

161互补色立体观察anaglyphical stereoscopic viewing

162偏振光立体观察vectograph method of ster eoscopic viewing

163立体视觉stereocopic vision

164正立体orthostereoscopy

165反立体pseudostereoscopy

166左右视差horizontal parallax，x－parallax 167上下视差vertical parallax，y－parallax 168同名象点corresponding image points，ho mologous image points

169标准配置点Gruber point

170定向点orientation point

171内部定向interior orientation

172外部定向exterior orientation

173相对走向relative orientation

174绝对定向absolute orientation

175相对定向元素elements of relative orientati on

176绝对定向元素elements of absolute orientat ion

177几何反转原理principle of geometric rever se(注：根据光路可逆性，建立所摄对象模型的原理)

178同名光线corresponding image rays

179全能法测图universal method of photogra mmetric mapping，yнивepcaльн-ыйметодаэрофотограмметрическойсь?мки(俄) 180分工法测图(又称“微分法测图”)differential method of photogrammetric mapping,

дифференцированный методаэрофотограмметрическойсь?мки（俄）

181综合法测图photo planimetric method of p hotogrammetric mapping，комбинированный методаэрофотограмметрическойсь?мки（俄）

182纠正rectification

183像片纠正photo rectification

184像片平面图photoplan

185光学纠正optical rectification

186光学机械纠正optical－mechanical rectifica tion

187图解纠正graphical rectification

188光学图解纠正optical graphical rectification 189仿射纠正affine rectification

190分带纠正zonal rectification

191多级纠正multistage rectification

192纠正图底basis for rectification

193光学条件optical condition(注：保证纠正仪上物、象平面光学共轭的条件)

194几何条件geometric condition(注：保证纠正仪上正确投影关系的条件)

195纠正元素element of rectification

196合点控制vanishing point control

197交线条件(又称“向甫鲁条件”、“恰普斯基条件”)condition of intersection，Scheimpflug condition, Czapski condition

198透视旋转定律(又称“沙尔定律”)rotation axi om of the perspective，rotational theorem，Chasles theorem

199像片镶嵌photo mosaic

200光学镶嵌optical mosaic

201镶嵌索引图index mosaic

202调绘annotation

203像片判读photo interpretation

204目视判读visual interpretation

205明显地物点outstanding point．

206人工标志【点】artificial target

207辐射三角测量radial triangulation

208立体摄影测量stereophotogrammetry，two image photogrammetry

209模拟法测图analog photogrammetric plottin g

210变换光束测图affine plotting

211光学投影optical projection

212机械投影mechanical projection

213光学机械投影optical-mechanlcal projection 214像片主距principal distance of photo

215摄影机主距principal distance of camera 216投影器主距principal distance of projector 217立体模型stereoscopic model

218几何模型geometric model

219视模型perceived model

220模型缩放scaling of model

221模型置平leveling of model

222模型连接bridging of model

223空中三角测量aerotriangulation

224空中水准测量aeroleveling

225空中导线测量aeropolygonometry

226模拟空中三角测量analog aerotriangulation

228波罗一科普原理Porro－Koppe principle 229空间后方交会Space resection

230空间前方交会space intersection

231摄影测量坐标系photogrammetric coordinat e system

232象平面坐标系photo coordinate system 233象空间坐标系image space coordinate syst em

234物空间坐标系object space coordinate syst em

235罗德里格斯矩阵Rodrigues matrix

236构象方程imaging equation

237共线方程collinearity equation

238共面方程coplanarity equation

239投影方程projection equation

240加密点pass point

241连接点tie point

242解析空中三角测量(俗称“电算加密”)analyti cal aerotriangulation

243航带法空中三角测量strip aerial triangulati on

244独立模型法空中三角测量independent mod el aerial triangulation，aerotriangulation by in dependent model

245光束法空中三角测量bundle aerial triangul ation

246联机空中三角测量on—line aerophotogram metric triangulation

247区域网平差block adjustment

248自检校self－calibration

249联合平差combined adjustment

250数据探测法data snooping

251粗差检测gross error detection

252选权迭代法iteration method with variable weights

253解析纠正analytical rectification

254解析定向analytical orientation

255解析测图analytical mapping

256数控绘图桌digital tracing table

257机助测图computer－assisted mapping，c omputer－aided mapping

258正射投影技术orthophoto technique

259微分纠正differential rectification

260正射像片orthophoto

261立体正射像片orthophoto stereo-mate

262正射影象图orthophotoquad(注：不带等高线影象图)

263正射影象地图orthophoto map(注：带等高264量化quantizing，quantization

265采样sampling

266重采样resampling

267采样间隔sampling interval

268数字测图digital mapping

269数字纠正digital rectification

270数字镶嵌digital mosaic

271影象匹配image matching

272影象相关image correlation

273光学相关optical correlation

274电子相关electronic correlation

275数字相关digital correlation

276核线相关epipolar correlation

277最小二乘相关least squares correlation 278目标区target area

279搜索区searching area

280邻元法neighborhood method

281数字高程模型digital elevation model，D EM

282数字表面模型digital surface model,DSM 283摄影测量内插photogrammetric interpolatio n

284多项式法polynomial method

285双线性内插bi－linear interpolation method 286双三次卷积bi－cubic convolution

287样条函数法splines method

288有限元法finite elements method

289移动拟合法moving average method

290地面摄影测量terrestrial photogrammetry 291正直摄影normal case photography

292等偏摄影parallel—averted photography 293交向摄影convergent photography

294等倾摄影equally tilted photography

295全息摄影测量hologrammetry

296显微摄影测量microphotogrammetry

297电子显微摄影测量nanophotogrammetry 298双介质摄影测量two－medium photogram metry

299近景摄影测量close－range photogrammetr y

300超近摄影测量macrophotogrammetry (注：物距在0．l～0．0lm的摄影测量)

301直接线性变换direct linear transformation，DLT

302穆瓦条纹图(曾用名“莫尔条纹图”)moire to pography

303弹道摄影测量ballistic photogrammetry

305工业摄影测量industrial photogrammetry 306建筑摄影测量architectural photogrammetry 307考古摄影测量archaeological photogrammet ry

308生物医学摄影测量biomedical photogramm etry

309X射线摄影测量X－ray photogrammetry 310实时摄影测量real－time photogrammetry 311计算机视觉computer vision

312遥感remote sensing

313资源与环境遥感remote sensing of natural resources and environment

314主动式遥感active remote sensing

315被动式遥感passive remote sensing

316多谱段遥感multispectral remote sensing 317多时相遥感multitemporal remote sensing 318红外遥感infrared remote sensing

319微波遥感microwave remote sensing

320太阳辐射波谱solar radiation spectrum 321大气窗atmospheric window

322大气透过率atmospheric transmissivity

323大气噪声atmospheric noise

324大气传输特性characteristic of atmospheric transmission

325波谱特征曲线spectrum character curve 326波谱响应曲线spectrum response curve 327波谱特征空间spectrum feature space

328波谱集群spectrum cluster

329红外波谱infrared spectrum

330反射波谱reflectance spectrum

331电磁波谱electro-magnetic spectrum

332功率谱power spectrum

333地物波谱特性object spectrum characteristi c

334热辐射thermal radiation

335微波辐射microwave radiation

336数据获取data acquisition

337数据传输data transmission

338数据处理data processing

339地面接收站ground receiving station

340数字磁带digital tape

341模拟磁带analog tape

342计算机兼容磁带computer compatible tap e，CCT

343高密度数字磁带high density digital tape，HDDT 345模糊影象fuzzy image

346卫星像片图satellite photo map

347红外图象infrared imagery

348热红外图象thermal infrared imagery，the rmal IR imagery

349微波图象microwave imagery

350成象雷达imaging radar

351熵编码entropy coding

352冗余码redundant code

353冗余信息redundant information

354信息量contents of information

355信息提取information extraction

356月球轨道飞行器lunar orbiter

357空间实验室Spacelab

358航天飞机space shuttle

359陆地卫星Landsat

360海洋卫星Seasat

361测图卫星Mapsat

362立体卫星Stereosat

363礼炮号航天站Salyut space station，op6иT aльнаястанция “Caлют”（俄）

364联盟号宇宙飞船Soyuz spacecraft, KOPa6ль“Coюз”（俄）

365SPOT卫星SPOT satellite，systeme probat oire d’observation de la terse（法）

366地球资源卫星earth resources technology s atellite，ERTS

367环境探测卫星environmental survey satellit e

368地球同步卫星geo－synchronous satellite 369太阳同步卫星sun－synchronous satellite 370卫星姿态satellite attitude

371遥感平台remote sensing platform

372主动式传感器active sensor

373被动式传感器passive sensor

374推扫式传感器push－broom sensor

375静态传感器static sensor

376动态传感器dynamic sensor

377光学传感器optical sensor

378微波传感器microwave remote sensor 379光电传感器photoelectric sensor

380辐射传感器radiation sensor

381星载传感器satellite－borne sensor

382机载传感器airborne sensor

383姿态测量传感器attitude－measuring sensor 384探测器detector

385摄谱仪spectrograph

387波谱测定仪spectrometer

388地面摄谱仪terrestrial spectrograPh

389测距雷达range－only radar

390微波辐射计microwave radiometer

391红外辐射计infrared radiometer

392侧视雷达side－looking radar, SLR

393真实孔径雷达real－aperture radar

394合成孔径雷达synthetic aperture radar，S AR

395专题测图传感器thematic mapper，TM 396红外扫描仪infrared scanner

397多谱段扫描仪multispectral scanner．M S S

398数字图象处理digital image processing 399光学图象处理optical image processing 400实时处理real－time processing

401地面实况ground truth

402几何校正geometric correction

403辐射校正radiometric correction

404数字滤波digital filtering

405图象几何配准geometric registration of im agery

406图象几何纠正geometric rectification of im agery

407图象镶嵌image mosaic

408图象数字化image digitisation

409彩色合成仪additive colir viewer

410假彩色合成false color composite

411直接法纠正direct scheme of digital rectifi cation

412间接法纠正indirect scheme of digital recti fication

413图象识别image recognition

414图象编码image coding

415彩色编码color coding

416多时相分析multitemporal analysis

417彩色坐标系color coordinate system

418图象分割image segmentation

419图象复合image overlaying

420图象描述image description

421二值图象binary image

422直方图均衡histogram equalization

423直方图规格化histogram specification

424图象变换image transformation

425彩色变换color transformation

426伪彩色pseudo－color

427假彩色false color

428主分量变换principal component transforma 429阿达马变换Hadamard transformation

430沃尔什变换Walsh transformation

431比值变换ratio transformation

432生物量指标变换biomass index transformat ion

433穗帽变换tesseled cap transformation

434参照数据reference data

435图象增强image enhancement

436边缘增强edge enhancement

437边缘检测edge detection

438反差增强contrast enhancement

439纹理增强texture enhancement

440比例增强ratio enhancement

441纹理分析texture analysis

442彩色增强color enhancement

443模式识别pattern recognition

444特征feature

445特征提取feature extraction

446特征选择feature selection

447特征编码feature coding

448距离判决函数distance decision function 449概率判决函数probability decision function 450模式分析pattern analysis

451分类器classifier

452监督分类supervised classification

453非监督分类unsupervised classification 454盒式分类法box classifier method

455模糊分类法fuzzy classifier method

456最大似然分类maximum likelihood classifi cation

457最小距离分类minimum distance classificat ion

458贝叶斯分类Bayesian classification

459机助分类computer－assisted classification 460图象分析image analysis

Interactively Modeling with Photogrammetry

We describe an interactive system to reconstruct 3D geometry and extract textures from a set of photographs taken with arbitrary camera parameters. The basic idea is to let the user draw 2D geometry on the images and set constraints using these drawings. Because the input comes directly from the user, he can more easily resolve most of the ambiguities and difficulties traditional computer vision algorithms must deal with. A set of geometrical linear constraints formulated as a weighted least-squares problem is efficiently solved for the camera parameters, and then for the 3D geometry. Iterations between these two steps lead to improvements on both results. Once a satisfying 3D model is reconstructed, its color textures are extracted by sampling the projected texels in the corresponding images. All the textures associated with a polygon are then fitted to one another, and the corresponding colors are combined according to a set of criteria in order to form a unique texture. The system produces 3D models and environments more suitable for realistic image synthesis and computer augmented reality.

Realism in computer graphics has greatly evolved over the past decade. However very few synthetic images simulating real environments can fool an observer. A major difficulty lies with the 3D models; creating realistic models is an expensive and tedious process. Unfortunately the growing need for this level of accuracy is essential for realistic image synthesis, movie special effects, and computer augmented reality. One attractive direction is to extract these models from real photographs. Although two decades of computer vision research has led to important fundamental results, a fully automated and reliable reconstruction algorithm in general situations has not yet been presented, at least for 3D models satisfying computer graphics general requirements. Misinformation in computer vision algorithms resulting from false correspondences, missed edge detections, noise, etc. can create severe difficulties in the extracted

3D models. We base our premise on the fact that the user knows what he wants to model, and within which accuracy. He can decide what must be modeled by geometry, and what could be simulated by a simpler geometry with a texture applied on it. To provide this functionality, we developed a fully interactive reconstruction system. Getting an accurate 3D model requires the solution of several problems, which are all interrelated. We must first compute correct camera parameters, and then use the cameras and constraints to reconstruct the 3D geometry. After discussing some related work, we outline our geometry reconstruction system. A set of correspondences and incidences result in simple and efficient linear constraints. Although these constraints are not new, the improvements obtained in accuracy and speed demonstrate the importance of considering all of them together. User intervention at every step of this process, results in more satisfying general reconstructed 3D models.

Simple 3D geometry will be effective only with good quality textures. We focus in Section 3 on a more complete, view-independent, treatment of textures. Textures are extracted for each 3D geometry from all images it projects to. The best texels (2D texture elements) are then combined into a single texture according to various criteria including visibility, projected areas, color differences, and image quality. By solving accurately each problem, we will better understand the robustness, stability, and precision of our techniques. It should become easier later on to extend our interactions with more automatic computer vision and image processing techniques in order to alleviate some of the more cumbersome and tedious tasks, while keeping user intervention where required. The results of our system should help us create more precise textured synthetic models from real 3D objects in less time than current 3D modelers, and more robustly than fully automated geometry extraction algorithms. Twenty years of active research on 3D reconstruction from 2D images in computer vision and robotics have left a

considerable legacy of important results. The first problem to address concerns camera calibration, i.e. computing camera parameters. This is a difficult and unstable process often improved by the use of specific targets. By putting in correspondence points or lines between images, it becomes possible to calibrate cameras. Similarly with known camera parameters, one can reconstruct a 3D scene up to a scale factor. In these classical approaches, segmentations and correspondences are automatically determined. One typical example of the results obtained by these approaches was recently presented by Sato et al.. A few recent projects such as REALISE, Fac?ade, PhotoModeler and AIDA propose to integrate more user intervention into the reconstruction process.

They are derived from projective geometry, and are applied to the reconstruction of man-made scenes from a set of photographs and correspondences. REALISE integrates user intervention early in the correspondence process, letting the user specify the first correspondences, and then returning to a more classical approach to identify automatically most of the other correspondences. The more stable initial solution greatly helps to reduce the errors of subsequent iterations. Nevertheless the same errors of fully automatic systems can still occur, and the user must then detect and correct the origin of the errors, which is not a simple task as the number of automatic correspondences increases. Fac?ade develops a series of parameterized block primitives. Each block encodes efficiently and hierarchically several constraints frequently present in architectural design. The user must first place the blocks with a 3D modeler, and then set correspondences between the images and these blocks. Non-linear optimization of an objective function is then used to solve for all these constraints. The system has proven to be quite efficient and provides precise 3D models with little effort. However it requires the user to build with the blocks the model he wants to reconstruct. We believe this might be more difficult when general 3D models cannot be as easily created with these blocks. PhotoModeler is a commercial software for performing photogrammetric measurements on models built from photographs. Once the camera is calibrated, the user has to indicate features and correspondences on the images, and the system computes the 3D scene. The models obtained appear quite good, although it seems to be a lengthy process (they reported a week for a model of 200 3D points) which uses images of very high resolution (around 15 MB each). We also noticed many long thin triangles and gaps in some of their models. The system can apply textures coming from the photographs but does not seem to perform any particular treatment since the shadows, highlights, etc. are still present. No details are provided on the algorithms used. The AIDA system is a fully automatic reconstruction system that combines surface reconstruction techniques with object recognition for the generation of 3D models for computer graphics applications. The system possesses a knowledge database of constraints, and selects the constraints to apply to the surface under reconstruction after performing a scene interpretation phase. We believe it might be safer, less cumbersome, and more general to let the user choose which constraints he wants to apply to its 3D primitives rather than letting the system pick some constraints from a knowledge database created specifically for the type of scene to reconstruct.

For these reasons, we introduce a system essentially based on user interaction. The user is responsible for (almost) everything, but also has the control on (almost) everything. This should provide a comprehensive tool to improve on the modeling from real 3D objects and on the computer graphics quality of these 3D models, while offering the opportunity to focus on the details important to the designer.

System Overview. We have developed an interactive reconstruction system from images. The images

define the canvas on which all interaction is based. They can come from any type of cameras (even a virtual synthetic camera) with any settings and position. The user draws points, lines, and polygons on the images which form our basic 2D primitives. The user interactively specifies correspondences between the 2D primitives on different images. He can also assign other constraints between reconstructed 3D primitives simply by clicking on one of their respective 2D primitives. These additional constraints include parallelism, perpendicularity, planarity, and co-planarity. At any time, the user can ask the system to reconstruct all computable cameras and 3D primitives. The reconstructed 3D primitives can be reprojected on the images to estimate the quality of each recovered camera and the 3D primitives. The user then has the choice to iterate a few times to improve on the mathematical solution, or to add new 2D primitives, correspondences, and constraints to refine the 3D models. This process, illustrated in Fig. 1, demonstrates the flexibility and power of our technique. The 3D model is reconstructed incrementally, refined where and when necessary. Each error from the user can also be immediately detected using reprojection. Contrarily to Debevec et al., the user does not create a synthetic model of the geometry he wants to recover, although the reconstructed 3D model can as easily be used to establish new constraints between 2D and reconstructed 3D primitives. Each image thus contains a set of 2D primitives drawn on it, and a camera computed when the set of resolved constraints is sufficient. To bootstrap the reconstruction process, the user assigns a sufficient number of 3D coordinates to 3D primitives via one of their corresponding 2D primitives. For instance, six 3D points in one image allow the computation of the corresponding camera. Once two cameras are computed, all 3D geometry that can be computed by resolving the constraints is reconstructed. With the assigned and the newly computed 3D values, the constraints are resolved again to improve the reconstructed cameras. This process iterates until no more constraints can be resolved, and the 3D geometry and cameras are computed to a satisfactory precision.

Typically, a convergence iteration solving the equation systems for computing all the cameras and 3D positions takes between 0.05 and 2 seconds,1 depending on the complexity of the scene (50 to 200 3D points) and the constraints used. All our constraints are expressed as linear equations, typically forming an overdetermined set of equations. A least-squares solution to this system is computed by singular value decomposition. We use this solution for the unknown camera parameters, and the unknown 3D coordinates of points and lines. As an exact correspondence is hardly achievable by drawing 2D points on the image plane, we compute the best camera parameters in the least-squares sense. Hartley demonstrate simple conditions under which linear systems of equations used to determine the camera parameters are as precise as their non-linear counterparts. Moreover this technique is simple to implement, efficient, general, always provides a solution, and we observed that it is more robust than the non-linear systems. Additional 3D Constraints.

Most man-made scenes exhibit some form of planarity, parallelism, perpendicularity, symmetry, etc. Using correspondences only, reconstructed geometry often does not respect these properties, which can lead to objectionable artifacts in the reconstructed 3D models. It is therefore very important to integrate this type of constraint in a reconstruction system. They are unfortunately difficult to detect automatically, as perspective projection does not preserve them in the image. The user can however very easily indicate each such constraint directly onto the images. They are integrated into our convergence process by adding equations to the system of linear equations used to compute 3D coordinates. Although they are not strictly enforced because they are simply part of a least-squares solution, they often result in more satisfying 3D models especially with respect to the needs of computer graphics models.

Coplanarity: A planar polygon with more than three vertices should have all its vertices on the same plane A. For each polygon with 3D vertices Pi, we add a planarity constraint of the form A _ Pi = 0 that will be used during the computation of each Pi. Polygons, points, and lines can also be constrained to lie on the same supporting plane. To compute this plane A = [ a b c d ]T , the user can specify a normal direction N = [ a b c ]T . We compute the best value for d by using the known 3D points. If there is no information about the plane orientation, we compute the best plane in the least-squares sense, that passes through at least three known 3D points of the coplanar primitives, and apply the same constraint.

Parallelism: Similarly, several polygons and lines can be parallel to each other, providing additional constraints. For each polygon, we get its orientation Ni from its plane equation, if available. These orientations allow us to calculate an average orientation Navg that will be attributed to all the parallel polygons, even those for which no orientation could be first calculated. A planarity constraint is added to the computation of the polygons 3D points. For parallel lines, we compute their average direction. Perpendicularity: If the normals Nperp to perpendicular polygons are known, we can add other constraints for the computation of Navg. Two perpendicular polygons have perpendicular normals, thus for every polygon orthogonal to a set of parallel polygons, we have Nperp _ Navg = 0. Many other constraints should be exploited. Symmetry could constrain characteristics such as lengths or angles. Similarity between models could specify two identical elements at different positions. Incidence of points and lines can be extended to different primitives. These are only a few of the constraints we observe in 3D scenes. Each basic constraint described above can be used as a building block for more elaborate primitives. A cube for instance becomes a set of planar faces, with perpendicularity and parallelism between its faces and segments, and constrained length between its 3D vertices. Rather than letting the user specify all these constraints, a new primitive for which all of these are already handled represents a much more efficient tool for the user. These new primitives can be described in a library of primitives organized hierarchically. Debevec et al. shows how this representation can also reduce significantly the number of constraints to resolve. We can also weight the contributions of the constraints depending on their importance in the current reconstruction. The default weights assigned to each type of constraint can be edited by the user. The resolution of our equation systems is simply extended to a weighted least-squares.

Results of Geometry Reconstruction

To evaluate the precision and the convergence of our iterative process, we constructed a simple synthetic scene made of seven boxes. Five images of resolution 500 _ 400 where rendered from camera positions indicated by the grey cones in Fig. 3 (left). 2D polygons were manually drawn and put in correspondences within 60 minutes on a 195 MHz R10000 SGI Impact. The 3D coordinates of six points of the central cube on the floor were entered to bootstrap the system. The three curves in Fig. 3 (right) represent the distance in world coordinates between the real 3D position of three points in the scene ((-2,3,0),(0,2,-2),(1,2,-2)) and their reconstructed correspondents. 200 iterations without any constraints other than the point correspondences took about 5 minutes. We then applied successively the constraints of planarity, coplanarity, and parallelism between all the 3D polygons. Calculating all these constraints typically adds a few tenths of a second per iteration depending on the complexity of the 3D scene. The three curves reach a plateau after a certain number of iterations. This does not mean that the 3D model is then perfectly reconstructed, but rather that the solution is stable and should not change significantly with more iterations. When we introduce the planarity and then the coplanarity constraints for individual polygons, the points move slightly. In this scene where parallelism is preponderant, the addition of this

last constraint improves significantly the reconstruction for all three points, which is shown by the drop of all three curves after iteration 300. The introduction of a new constraint can sometimes perturb the whole system, affecting more the less-constrained elements as demonstrated by the sudden spike in curve 2. In most observed cases, the system quickly returns to an improved and more stable state. In Fig. 3 (center), we reproject in wireframe mode the reconstructed model using the computed camera from one of the original images. Distances between the 2D drawn points and the reprojected reconstructed points all lie within less than one pixel from each other. When 3D constraints are used to improve the model, this distance can reach up to two pixels. The 3D scene then corresponds more to reality but does not fit exactly the drawn primitives when reprojected with the computed projection matrix. The constraints thus compensate for the inaccuracy introduced by the user interaction or by the primitives far from the entered coordinates. Because the user draws 2D primitives at the resolution of the image, getting a maximumof two pixels is considered satisfactory. Sub-pixels accuracy is obtained if these primitives are drawn at sub-pixel precision, but this lengthen the user interaction time.

Extracting Texture

Textures have been introduced in computer graphics to increase the realism of synthetic surfaces. They encode via a surface parameterization the color for each point on the surface. While the contribution of textures to realism is obvious, it is not always easy to extract a texture from real images. One must correct for perspective foreshortening, surface curvature, hidden portions of the texture, reflections, shading, etc. All these limitations have restricted the type of extracted real textures. However our reconstructed geometry and cameras provide a great context within which we can extract these textures. Most current approaches are based on view-dependent textures. Havaldar et al. use the projection of the 3D primitive in all the images to determine the best source image for the texture. Then we apply to the texture the 2D transformation from the projected polygon in this best image, to the projected polygon in the image from a new viewpoint. Unfortunately, this 2D deformation of the texture is invalid for a perspective projection, and prone to visibility errors. Debevec et al. reprojects each extracted texture for a given primitive as a weighted function based on the viewing angle of the new camera position. The technique provides better results with view-dependent information. However, neglecting the distance factor in the weights can introduce important errors, and aliasing can appear from the use of occlusion maps. Moreover all the textures must be kept in memory as potentially all of them might be reprojected for any new viewpoint. Niem and Broszio identifies the best image for an entire polygon (according to angle and distance criteria), and samples the texture from this image. Because adjacent polygons can have different best images, they then proceed to smooth out the adjacent texels, possibly altering the textures. In our system, a texture is extracted upon user request for a given primitive projecting in a number of images. The texture is the result of recombining the estimated best colors for each point of the surface projected in each image. Even though extracting a single texture is prone to errors as will be discussed later, it is more suitable for general image synthesis applications such as applying it to different primitives, filtering, and use of graphics hardware. For a given 3D point, its projection in one image will most likely be a visible point because the user drew its supporting 3D primitive as a corresponding 2D primitive on the image. However some portion of the 3D primitive might be blocked by another 3D primitive closer to the image plane, thus leading to an incoherent color. A simple test determines the zone with an occlusion risk by intersecting the 2D primitive with all 2D primitives on this image. If there is intersection, we must

determine the 3D intersection between the corresponding 2D point on the image (two planes) and the potentially occluding 3D polygon (a third plane). If there is intersection and the depth is smaller than the one of the 3D point, we simply mark this occluded color sample as invalid. We extract a color for each texel in each image. The final color for this texel must be computed from these colors. The size in pixels of the texel projected in the image is a good indication of the quality of the color extracted for this texel. The larger the projected area of a texel, the more precise the texture should be. Therefore, for all the valid colors of a given texel, we weight its color contribution as a relative function of the projected areas of the texel in all selected images. Ofek et al. stores each pixel in each image into a mipmap pyramidal structure for the texture. Color information is propagated up and down the pyramid, with some indication of certainty according to color variations. The structure fits each texel to the image pixel resolution, thus adapting its processing accordingly. However unless very high resolution textures are required, we believe the extra cost of propagating the information in the pyramid and the inevitable loss of information due to the filtering between levels might not be worth the savings. Our solution is simple, but might require sampling many texels projecting within a small fraction of a pixel area. However all information is kept at the user-specified texel resolution, and as such, we get much flexibility in ways of interpreting and filtering the information. It is also fairly simple to integrate various new criteria to improve on the process of combining the extracted texels. Unfortunately we must be aware that several situations might invalidate any such texture extraction algorithm. Any view-dependent feature that changes the aspect (color) of a 3D point as the camera moves might be a source of errors. These include specular reflections (highlights), mirrors, transparencies, refractions, ignored surface deformations (sharp grooves and peaks), participating media, etc. Without user intervention, a combination of these artifacts can hardly be handled automatically. When one color at one texel is very different than the others for different images, we simply reject its contribution, assuming it was caused by view-dependent features or noise in the image. When all the colors are very different from each other, we simply mark this texel as invalid. We will discuss in the conclusion how these differences could be used to extract such view-dependent information. The color of a pixel at silhouettes and edges of polygons includes not only the texel color, but also background and other geometry colors. Camera registration errors also introduce slight misalignments between the reconstructed 3D primitive and each 2D primitive it should project to. We again simply mark such a texel as invalid. We therefore end out with an extracted texture with some undefined texel colors. Fortunately, these typically represent a small portion of the entire texture. We currently fill in these texels by applying a simple filter, although some filling algorithms have proven to be quite efficient. They should be even more effective for gaps as narrow as those observed so far in our tests.

互式建模与摄影

我们描述一个互动系统，以重建三维几何，并从中提取了与任意摄像机拍摄的照片设置纹理参数。其基本思想是让用户在图像上绘制二维几何和设置限制使用这些图纸。由于输入直接来自用户，他可以更容易地解决困难的含糊和最传统的计算机视觉算法必须处理的问题。作为一个加权最小二乘问题制定一套几何线性约束有效地解决了相机的参数，然后三维几何图形。这两个步骤迭代导致两种结果的改善上。一旦满足三维模型重建，它的颜色纹理提取样品在相应的图像投影纹理元素。所有与多边形关联的纹理，然后再装一个，及相应的颜色组合根据一套标准，以形成独特的质感。该系统产生的3D模型和环境，更逼真的图像合成和增强现实合适的电脑。

在计算机图形学中的现实主义已经发生巨大变化，在过去的10年。但很少能模拟真实环境愚弄观察员合成图像。一个主要的困难在于三维模型，创造现实的模式是一个昂贵和繁琐的过程。不幸的是，为达到这一精度水平不断增长的需求是现实的图像合成的必需，电影特效，计算机增强现实。一个有吸引力的

方向是从实际中提取的照片，这些模式。虽然两名计算机视觉研究数十年，导致重要的基本成果，在一般情况下完全自动化和可靠的重建算法尚未提交，至少在计算机图形三维模型满足一般要求。在计算机视觉算法，从虚假的误导造成的书信，错过了边缘检测，噪声等，可以建立三维模型中提取的严重困难。我们立足于一个事实，即用户知道他要什么型号，我们在其中的准确性的前提。他可以决定什么必须由几何模型，以及可以通过一个与它应用了一个简单的几何纹理模拟。为了实现这一功能，我们开发了一个完全互动的重建系统。得到一个准确的三维模型需要几个问题，这些问题都是相互关联的解决方案。我们首先必须计算正确的摄像机参数，然后使用相机和约束的三维几何重建。在讨论了一些相关的工作，我们阐明我们的几何重建系统。一种简单的书信和发病率和有效率的线性限制结果集。虽然这些限制是不是新的，改进的精度和速度获得展示了它们放在一起考虑的重要性。用户在这个过程的每一步，在一般的结果更令人满意的干预重建的三维模型。

简单的三维几何结构将会只有具备良好素质的纹理效果。我们集中更完整，观点独立，纹理处理。每个纹理提取所有图像三维的几何项目。最好的纹理元素（2D纹理元素），然后合并成一个单一的纹理根据不同的标准包括能见度，投影面积，颜色的差异，以及图像质量。通过准确地解决每一个问题，我们将更好地了解鲁棒性，稳定性，和我们的技术精度。它应该成为日后在社会上更容易更自动延长计算机视觉和图像处理技术的相互作用，以减轻较繁琐，繁琐的一些任务，同时保持在需要用户干预。我们系统的结果应有助于我们建立在更短的时间比目前的立体模型更精确的实时纹理合成三维物体模型，以及更强劲的几何比全自动提取算法。20年来积极研究从二维三维重建在计算机视觉和机器人形象留下了一个重要的结果。第一个问题，解决问题相机标定，即计算摄像机参数。这是一个困难和不稳定的过程通常由使用改进的具体目标。通过在图像间对应点或线推杆，就有可能以校准相机。同样已知摄像机参数，可以重建一个三维场景最多，其规模因素。在这些经典的方法，分割及书信自动确定。通过这些方法之一所取得的成果典型的例子是最近提出的佐藤等人。

他们是从射影几何派生，并应用于人造从照片和书信集场景重建。结合用户干预早在对应过程中，让用户指定的第一书信来往，然后回到一个更经典的方式来确定自动成为其他通讯最。较稳定的初步方案大大有助于减少以后的迭代中的错误。不过全自动系统仍然可以出现同样的错误，并且用户必须再检测和纠正错误，这不是作为简单的数量的增加自动对应任务的起源。外交事务委员会?开发了一系列的参数块图元。每个块编码效率和层次结构在建筑设计中经常出席一些制约因素。用户必须先在三维建模与块之间，以及与这些图像块然后设置对应。非线性优化的目标函数，然后用于解决所有这些限制。该系统已被证明是相当有效的，并提供精确的三维模型与不费吹灰之力。但它要求用户与块建设模式，他希望重建。我们认为这可能是比较困难时，一般的三维模型可以很容易被这些块创建。是从照片上执行建立摄影测量模型的商业软件。一旦相机校准，用户在图像上显示的功能及通信，计算和系统的三维场景。这些模型得出似乎相当不错，虽然这似乎是一个漫长的过程（他们报告了1 200点的三维模型1周），它使用了非常高清晰度图像（约15 MB的每个）。我们也注意到在一些型号的许多细长的三角形和差距。该系统可以应用纹理从照片来，但似乎没有执行，因为任何特定的阴影处理，重点等依然存在。没有任何细节上的算法来提供。阿伊达系统，是一个完全自动重建系统，它结合了对象的三维计算机图形应用模型生成识别表面重建技术。该系统具有知识数据库的限制，并选择适用的限制下到地面后重建执行现场解释阶段。我们认为这可能是更安全，减少麻烦，并让更多的普通用户选择的限制，他要申请，而不是让系统挑选创造了具体的场景类型重建一个知识数据库中的一些限制，它的三维图元。

基于这些原因，我们基本上介绍用户交互为基础的系统。用户是负责（几乎）一切，但也有对（几乎）所有的控制权。这应提供全面的工具，从真正改善3D 物体建模和计算机图形处理这些三维模型的质量，同时提供机会，把重点放在重要的细节设计。

系统概述。我们已经发展到一个互动的图像重建系统。这些图像定义上所有的互动为基础的画布。他们可以来自任何类型的相机（甚至是虚拟合成相机）与任何设置和位置。用户绘制点，线，和我们的形象，构成基本的2D图元多边形。用户以交互方式指定不同的图像之间的二维图元对应。他也可以通过简单地分配各自的二维图元一点击重建三维图元之间的其他限制。这些额外的限制，包括平行度，垂直度，平面和共面。在任何时候，用户可以要求系统重建所有可计算的相机和三维图元。重建后的三维图元，可投射的图像来估计每回收的三维图元摄像头和质量。然后，用户的选择来迭代几次改进的数学解决方案，或增加新的二维图元，书信和约束，以完善的三维模型。这个过程，如图所示。这表明我们的灵活性和技术力量。重建的三维模型，逐步，精在有需要时。从用户的每个错误也可以立即检测到使用再投影。用户不会创建一个几何，他要收回综合模型，虽然重建的三维模型可以很容易被用来作为之间建立二维和三维图元重建新的限制。因此，每一个图像上包含了绘制二维原语集，并计算相机时，解决制约集就足够了。要引导重建过程中，用户分配一个足够数量的三维坐标的三维图元通过其相应的二维元件之一。例如，允许在一个6点的三维图像中相应的相机计算。一旦两个摄像头计算，所有的3D几何可以被解决的制约因素计算重构。随着新的分配和三维计算值，约束决心再次提高重建相机。这个过程循环，直到没有更多的约束可以解决，和相机的三维几何计算，以一个令人满意的精度。

通常情况下，收敛迭代求解计算所有的摄影机和3D位置的方程系统需要在0.05和2秒，1对现场（50至200三维分）和复杂程度的限制使用。我们所有的约束条件表示为线性方程组，通常形成一个超定方程组成立。阿最小二乘解决这一系统是由奇异值分解计算。我们使用的相机参数未知此解决方案，和未知的三维坐标点和线。作为一个确切的书信往来，很难通过绘制平面二维图像上点实现的，我们计算在最小二乘意义上最好的相机参数。根据该证明线性方程组来确定摄像机参数系统是一样的非精确线性对应简单的条件。此外，这项技术是实现简单，高效，一般情况下，总是提供了一个解决方案，我们发现它比的非线性系统的鲁棒性。

额外的三维约束。

大多数人造场景展示一些平面，平行度，垂直度，对称的形式，利用书信等只，重建几何往往不尊重这些属性，它可以导致在重建的三维模型不良文物。因此，这是非常重要的重建系统集成在一个这样的约束类型。他们是不幸难以自动检测，因为透视投影不保留在他们的形象。不过，用户可以很容易地表明每个这样的约束，直接到的图像。他们是我们的融合过程将通过增加综合方程的线性方程组来计算三维坐标。虽然他们没有严格执行，因为他们是用最小二乘解决方案的一部分，他们往往更令人满意的结果，特别是关于三维计算机图形模式的需求模型。

如果没有对飞机的方向信息，我们计算在最小二乘意义上最好的飞机，即经过至少三个已知的共面三维图元点，并采用同样的限制。

排比：同样，几个多边形和线可相互平行，提供额外的限制。对于每一个多边形，我们从它的平面方程及其价值取向镍，如果可用。这些倾向使我们能够计算出一个平均方向将要归功于所有的平行多边形，甚至是那些没有方向可以先计算。一个平面约束添加到多边形3D点计算。对于平行线，我们计算他们的平均方向。

垂直度：如果法线向垂直多边形是已知的，我们可以添加其他的计算限制。有两个垂直法线垂直多边形，多边形正交每到一个多边形的平行设置。许多其他的限制应加以利用。对称性可以限制，如长度或角度的特点。模型之间的相似性可以指定两个不同位置相同的元素。点和线的发病率可以扩展到不同的原语。这些仅仅是限制我们在三维场景观察数。上述每个基本约束可作为一个更详细的图元的基石。比如说，一个立方体变成了平面点集的面孔，与垂直与平行的面孔和部门，并限制其三维顶点之间的长度。而不是让用户指定所有这些限制，一个新的原始为其所有这些都已经处理是一个为用户更有效的工具。这些新的基元，可以说在一个原语图书馆组织层次。显示了这种表示也可以大大减少一些限制来解决。我们还可以对他们的重量在目前重建的重要性取决于约束的贡献。默认分配给每个约束型权可以由用户进行编辑。我们的方程系统解决方案是简单地扩展到一个加权最小二乘。

结果重构几何

评估的精度和收敛的迭代过程中，我们构造了一个简单的合成现场7盒。五高分辨率图像500 _ 400在从照相机位置图呈现在灰色锥表示。二维多边形的手工绘制并在60分钟内把一个对应195兆赫R10000 SGI的影响。三维坐标输入到该系统自举的六个中央地板上的立方体点。在这三个曲线图。代表在世界坐标之间的距离真正的3点位置的三维场景（（-2,3,0），（0,2，-2），（1,2，-2））和他们的重建记者。200没有任何限制以外迭代点的对应了大约5分钟。然后，我们先后采用了平面，共面的限制，与所有的3D多边形的并行性。计算所有这些限制通常添加了第二个取决于每一个迭代的复杂三维场景十分之几。这三个曲线迭代后达到一定数目的高原。这并不意味着完全的三维模型，然后重建，而是解决方案是稳定的，不应该改变更多的迭代显着。当我们介绍了平面，然后个别多边形的共面的限制，稍有点移动。在这个场景并行优势是，在这最后的约束除了显着提高了全取3分，这是由三个曲线迭代300回落后重建。在引入一个新的约束，有时整个系统的扰动，影响越少，如在限制曲线突然飙升显示元素。在大多数情况下观察到，该系统能够快速恢复到改善和更稳定的状态。在图。我们在线框模式重建模型中使用从原始图像计算相机之一。之间的二维绘制点和重建点的投射距离不到所有的谎言一个像素从对方。当三维约束用来改善模型，这个距离可达2像素。然后对应的三维场景更现实，但不适合完全计算得出，与投影矩阵投射原语。因此，补偿的制约由用户交互或由基元介绍远离输入坐标的误差。因为用户在绘制图像分辨率的2D图元，取得两个像素被认为是令人满意的。子像素精度，如果这些简单的取得是在亚像素精度划定的，但是这个时间延长用户的交互。

提取纹理

纹理都被引入计算机图形学，增加合成表面的现实主义。他们通过一个表面参数化编码的表面上的每个点的颜色。虽然现实主义质感的贡献是显而易见的，它并不总是很容易能够从实际图像纹理。我们必须正确的角度透视，表面曲率，在质地，反射隐藏的部分，着色等，所有这些限制，限制了真正的纹理提取的类型。但是我们的重建几何和照相机提供一个伟大的环境，使我们可以提取这些纹理。正在查看相关的纹理基于当前大多数方法。使用在所有的原始图像的三维投影，以确定最佳的源图像的纹理。然后，我们向纹理从预计的多边形在这一最佳二维变换形象，在形象，多边形从一个新的观点。不幸的是，这种变形是二维的纹理无效的角度预测，而且容易能见度错误。为每个提取作为对新的摄像机位置的视角为基础的加权函数给出原始的纹理。鉴于该技术提供了相关信息的更好的结果。但是，忽略了在距离权重的重要因素，可以引入错误，别名可以出现从闭塞的地图使用。此外，所有的纹理必须保持在内存中的所有潜在可能对任何新的观点投射。涅姆确定了整个多边形（根据角度和距离的标准）的最好的图像，并从这个图像样本的纹理。由于相邻的多边形可以有不同的最佳形象，他们又开始顺利进行，相邻纹理元素，可能改变纹理。在我们的制度，一个纹理是根据用户要求提取某一原始图像的数量在一个投影。纹理，是重组的最佳估计为每幅图像中的每个表面点的投影色彩效果。尽管提取单个纹理很容易为以后将要讨论的错误，它更适合一般图像，如将其应用于不同的基元，合成筛选适合应用和图形硬件的使用。对于给定的三维点，它在一个图像投影将极有可能是因为用户可见点提请其支持3D作为相应的二维图像上的原始原始。然而，有些部分的三维原始可能被另一个三维图像更接近平面，从而导致了不一致的颜色原始受阻。一个简单的测试以确定与闭塞的危险区相交的二维原始图像的所有与此二维原语。如果有交集，我们必须确定在图像上（2面）和三维多边形的潜在阻断（第三面）之间的对应的二维三维交叉点。如果有交叉和深度比的三维点一小，我们只是为纪念这一无效闭塞色样。我们提取每幅图像中的每个特塞尔颜色。此特克塞尔最终颜色必须计算出这些颜色。在图像中预期的特塞尔像素大小是颜色的质量好迹象提取此特克塞尔。越大的特塞尔投影面积，更精确的纹理应该的。因此，对所有给定特塞尔有效的色彩，我们重其作为在所有选定的图像纹元的投影面积的相对功能彩色的贡献。地平线等。每幅图像存储在每个像素成为金字塔结构。颜色信息传播的金字塔向上和向下作出一定的指示，根据颜色的变化。特塞尔的结构适合每个像素的图像分辨率，从而调整其相应的处理。然而，除非是非常高的分辨率的纹理需要，我们相信，在金字塔传播信息和信息之间的水平，由于过滤可能不值得的额外费用节省不可避免的损失。我们的解决方案很简单，但可能需要在一个采样的像素面积小部分投射许多纹理元素。但是，所有信息存放在用户指定的特克塞尔决议，因此，我们得到的解释和筛选信息的方式非常灵活。这也是相当简单的整合各种新标准，以改进对提取的纹理元素相结合的过程。不幸的是我们必须认识到，有些情况可能无效任何纹理提取算法。任何视图相关的功能，改变方面（如彩色相机的举动可能是一个错误的来源三维点）。这些措施包括镜面反射（亮点），镜子，透明，折射，忽视表面变形（尖锐凹槽和峰），参与媒体，无需用户干预等，这些器物的组合，很难自动处理。当一个人在一个特塞尔颜色是非常不同的图像比其他人不同，我们根本否定自己的贡献，假设它被认为相关的功能或噪音造成的图像。当所有的颜色都非常的不同，我们只是为纪念这一无效特克塞尔。我们将讨论如何在这些分歧是可以被用来提取这种看法相关信息的结论。把位于多边形轮廓和边缘像素的颜色不仅包括特克塞尔的颜色，但也和其他几何背景颜色。相机还引入登记错误之间的三维重建和每个原始二维原始项目，它应该略有偏差。我们再次简单地标记.因此，我们结束了与一些不确定特克塞尔提取纹理色彩。幸运的是，这些典型代表了整个纹理的一小部分。目前，我们填补这些纹理元素运用一个简单的过滤器，虽然有些填充算法已被证明是相当有效的。

摄影测量与遥感习题

一、单项选择题（每题的备选答案中只有一个最符合题意，不答或答错不得分）(74T) 以下哪个摄影机主距属于胶片中焦和宽角航摄机 D （A）主距 260mm 和像场角 65°（B）主距 200mm 和像场角 70°（C）主距 260mm 和像场角 110 （D）主距 150mm 和像场角 80°分常角、 75°-100°宽角、特宽角三种， 102mm-255mm(中焦) 以下那款航摄仪是基于三行线阵 CCD 技术的测量型数字航摄仪 C （A）UltraCam-D 数字航摄仪（B）SWDC 系列数字航摄仪（C）ADS40 数字航摄仪（D）RMK 型航摄仪以下哪个不是数字航摄仪检定的内容 D （A）像主点位置与主距的测定（B）像元大小的测定（C）调焦后主距变化的测定（D）框标间距以及框标坐标系垂直型的测定下列关于航空摄影时飞行质量的要求，叙述错误的是 A （A）像片倾斜角一般不大于 3°，个别最大不大于 5° （B）航向重叠度一般应为 60%-65%；个别最大不应大于 75%，最小不应小于 56%

（C）航线弯曲度一般不大于 3% （D）航摄比例尺越大，像片旋角的允许值就越大，但一般以不超过8°为宜将一个重叠向内的立体像对的左右像片对调后，观测到的是 A （A）负立体（B）正立体（C）无立体（D）不确定的模型与非量测摄影机不同，量测摄影机能够记录 D （A）摄影姿态（B）目标影像（C）外方位元素（D）内方位元素摄影测量处理的基本任务是 A （A）像片获取瞬间像点与物点之间的几何关系（B）像片获取后像点对应物点的地理坐标（C）像片获取后像点代表地物的性质（D）直接在像片进行地物量测下列不是微波遥感的特点是：C （A）全天候、全天时工作

模拟题-摄影测量与遥感详解

摄影测量与遥感一、单项选择题（每题的备选答案中只有一个最符合题意，不答或答错不得分）1．目前，主流的常规航空摄影机的像幅为（B ）。 A. 18cm×18cm B. 23cm×23cm C. 36cm×36cm D. 46cm×46cm 2．航摄仪有效使用面积内镜头分辨率的要求（B）。 A. 每毫米内不少于20线对 B. 每毫米内不少于25线对 C. 每毫米内不少于30线对 D. 每毫米内不少于40线对 3．下列关于航空摄影时飞行质量的要求，叙述错误的是（B）。 A. 航向重叠度一般应为60%-65%；个别最大不应大于75%，最小不应小于56% B. 像片倾斜角一般不大于3°，个别最大不大于5° C. 航摄比例尺越大，像片旋角的允许值就越大，但一般以不超过8°为宜 D. 航线弯曲度一般不大于3% 4．同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为（A）重叠。 A. 航向 B. 旁向 C. 水平 D. 垂直 5．相邻航线相邻像片之间的影像重叠称为（B）重叠。 A. 航向 B. 旁向 C. 水平 D. 垂直 6．航摄像片上一线段与地面上相应线段的水平距离之比称为（C）比例尺。 A. 地形图 B. 测图 C. 摄影 D. 制图 7．框幅式航空摄影属于（D）投影成像。 A. 正射 B. 垂直 C. 斜距 D. 中心 8．当成图比例尺为1：10000时，应选择的航摄比例尺为（A） A. 1:20 000～1:40 000 B. 1:10 000～1:20 000 C. 1:25 000～1:60 000 D. 1:7000～1:14 000 9．下列各项中，关于航摄分区划分的原则叙述错误的是（A）。 A. 分区内的地形高差不得大于三分之一航高 B. 当地面高差突变，地形特征差别显著时，可以破图幅划分航摄分区 C. 在地形高差许可且能够确保航线的直线性的情况下，航摄分区的跨度应尽量划大 D. 分区界线应与图廓线相一致 10．一张航摄像片有（B）个内方位元素。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 6 11．一张航摄像片有（D ）个外方位元素。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 6 12．航片上的投影差是由（A ）引起的像点位移。 A. 地形起伏 B. 像片倾斜 C. 摄影姿态 D. 地球曲率 13．将一个重叠向内的立体像对的左右像片对调后，观测到的是（B ）。 A. 正立体 B. 负立体

(完整版)摄影测量与遥感期末中级考试习题题库

摄影测量与遥感习题-2011-07 一、单项选择题（每题的备选答案中只有一个最符合题意，不答或答错不得分） 1．航摄像片的内方位元素包括（A ）。 A. 航摄像机主距和像主点的像平面坐标值 B. 航摄像机主距和摄影姿态参数 C. 像主点的像平面坐标值和摄影中心位置 D. 航摄像机主距和摄影中心位置 2. 一张航摄像片有（D ）个外方位元素。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 6 3. 在兼顾设计精度和设计工作量的同时，保证设计用图比例尺和航摄比例尺的倍率在（A ）之间。 A. 2-5 倍 B. 3-6 倍 C. 1-3 倍 D. 4-7 倍 4．航摄像片上一段距离与地面相对应距离之比为（ C ）。 A. 成图比例尺 B. 地形图比例尺 C. 摄影比例尺 D. 制图比例尺 5．若需测绘1：5000 的地形图，则航摄比例尺为（ B ） A. 1 : 7000?1 : 14 000 B. 1 : 10 000 ?1: 20 000 C. 1 : 20 000 ?1 : 40 000 D. 1 : 25 000 ?1: 60 000 6. 同一条航线上，相邻像片之间的影像重叠称为（D）重叠。 A. 垂直 B. 旁向 C. 水平 D. 航向 7. 相邻航线像片之间的影像重叠称为（B）重叠。 A. 垂直 B. 旁向 C. 水平 D. 航向 8. 常用光学航摄像片为（ C ）投影 A. 平行 B. 正射 C. 中心 D. 斜 9. 摄影中心与像片平面的垂线的交点为（ A ）。 A. 像主点 B. 像底点 C. 地底点 D. 主合点 10. 航摄仪有效使用面积内镜头分辨率的要求（ B）。 A. 每毫米内不少于20 线对 B. 每毫米内不少于25 线对 C. 每毫米内不少于30 线对 D. 每毫米内不少于40 线对 11. 高程注记点依据地形类别及地物点和地形点的多少，其密度大约控制在图上每100cm2 内（ D ）个。 A. 10~30 B.20~40 C. 5~ 10 D. 5 ?20 12. 立体像对相对定向元素有（C ）个。 A. 3 B. 4 C. 5 D.6

(完整word版)10测绘摄影测量与遥感复习题汇总,推荐文档

一、名词解释：遥感2、遥感技术3、电磁波4、电磁波谱5、大气窗口6、影响匹配7、光谱反射率8、光谱反射特性曲线9、遥感平台10、遥感传感器11、数字影像12、空间域图像13、频率域图像14、图像采样15几何变形16、几何校正17、图像判读18、大气校正19、图像增强20、图像直方图21遥感图像判读22、监督法分类23、非监督法分类二、回答问题怎样才能将光学影像变成数字影像。简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理方法何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率？叙述监督分类与非监督分类的区别。遥感图像处理软件的基本功能有哪些？遥感图像目视判读的依据有哪些，有哪些影响因素？航测外业主要包括哪些工作？航空摄影的投影与地形图有何不同？像主点与像片主距概念光学和机械框标及作用数字影像分辨率是什么？摄影机检校要求与内容？航空摄影的基本要求？航空摄影质量检查与成果提交内容？什么是基于核线的一维影像匹配什么是投影差？分区摄影基准面的高度是如何划分的？摄影季节和航摄时间的选择应该注意什么问题？航片比例尺有什么特点？双向空间后发交会-前方交会解求地面点坐标的步骤？连续法相对定向元素和单独像对相对定向元素是什么？对定向元素有哪几个？什么是立体像对的相对定向和绝对定向？摄影测量坐标系分类人造立体视觉的条件和类型什么是视模型左右视差和上下视差的概念分像的方法什么是立体像对前方交会计算地面点的步骤绝对定向至少需要几个地面控制点像对相对定向需要地面控制点吗？航测立体测图的方法有哪些？模拟法立体测图的作业过程：模拟法立体测图的自我检查内容包括那些？遥感图像的目视解译方法我们实验的遥感图像辐射增强处理有那些内容？为什要对图像做几何校正？

摄影测量与遥感技术

摄影测量与遥感技术作者：林青涛 20世纪60年代以来，由于航天技术、计算机技术和空间探测技术及地面处理技术的发展，产生了一门新的学科——遥感技术。所谓遥感就是在远离目标的地方，运用传感器将来自物体的电磁波信号记录下来并经处理后，用来测定和识别目标的性质和空间分布。从广义上说，航空摄影是遥感技术的一种手段，而遥感技术也正是在航空摄影的基础上发展起来的。一、摄影测量与遥感技术概念摄影测量与遥感学科隶属于地球空间信息科学的范畴，它是利用非接触成像和其他传感器对地球表面及环境、其他目标或过程获取可靠的信息，并进行记录、量测、分析和表达的科学与技术。摄影测量与遥感的主要特点是在像片上进行量测和解译，无需接触物体本身，因而很少受自然和地理条件的限制，而且可摄得瞬间的动态物体影像。二、摄影测量与遥感技术的发展 1、摄影测量及其发展摄影测量的基本含义是基于像片的量测和解译，它是利用光学或数码摄影机摄影得到的影像，研究和确定被摄影物的形状、大小、位置、性质和相互关系的一门科学和技术。其内容涉及被摄影物的影像获取方法，影像信息的记录和存储方法，基于单张或多张像片的信息提取方法，数据的处理和传输，产品的表达与应用等方面的理论、设备和技术。摄影测量的特点之一是在影像上进行量测和解译，无需接触被测目标物体本身，因而很少受自然和环境条件的限制，而且各种类型影像均是客观目标物体的真实反映，影像信息丰富、逼真，人们可以从中获得被研究目标物体的大量几何和物理信息。到目前为止，摄影测量已有近170年的发展历史了。概括而言，摄影测量经历了模拟法、解析法和数字化三个发展阶段。表1列出了摄影测量三个发展阶段的主要特点。如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步，那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命。数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的原理信息不仅可以是航空像片经扫描得到的数字化影像或由数字传感器直接得到的数字影像，其产品的数字形式，更主要的是它最终以计算机视觉代替人眼的立体观测，因而它所使用的仪器最终只有通用的计算机及其相应的外部设备，故而是一种计算机视觉的方法。 2、遥感及其发展

New 摄影测量与遥感专业攻读博士生学位培养方案

摄影测量与遥感专业攻读博士生学位培养方案（专业代码：081602 授工学博士学位）一、培养目标本专业培养具有国际学术视野，富有创新思维和创新能力，主动适应国家经济社会建设发展需要的高层次拔尖创新人才，具体要求是： 1. 具有坚定正确的政治方向；热爱祖国，热爱人民，遵纪守法；诚信公正，有社会责任感; 具有良好的道德品质与学术修养。 2. 掌握所在学科领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识；熟练地掌握一门外语，使用和阅读本专业文献，进行学术交流；有独立从事学术研究工作的能力；并在某一方向上做深入的研究，取得创造性的成果。 3. 身心健康。二、研究方向 1. 图像信息获取、处理与应用研究图像信息获取、数字图像的处理、分析与识别的算法、地形图扫描影像的自动识别技术、遥感影像目标的自动提取技术、影像压缩与编码技术、多种影像信息的融合技术、小波理论、分形理论及人工神经网络等理论和图像工程应用。 2. 数字摄影测量主要研究多传感器集成的近景、航空、航天和行星数字摄影测量的理论和方法以及数字摄影测量系统的开发。主要研究：基于摄影几何的摄影测量、三线阵CCD影像处理、激光雷达数据处理、SAR/InSAR数据处理、机载/车载测图系统、GPS辅助空中三角测量、POS理论与方法、图像处理与信息提取、三维重建、高空间分辨率遥感卫星影像几何处理等。 3. 计算机视觉研究图像匹配与配准、三维目标的自动重建、三维深度信息的恢复、序列图像的处理与分析、工业部件的自动测量与识别、汽车自动导航、虚拟现实、机器学习和视频分析等理论与方法。 4. 遥感技术与应用主要研究可见光、多光谱、高光谱、雷达遥感影像的分析、处理、目标识别方法，多元遥感影像的综合分析方法、时序遥感影像的分析等理论与方法，探讨测绘、环境、地质、林业等领域的应用关键问题。 5. 定量遥感主要研究大气、水体、陆地定量遥感相关的辐射定标、大气校正、地物目标光谱特性、

摄影测量与遥感试题及答案

一．名词解释 1.摄影比例尺严格讲，摄影比例尺是指航摄像片上一线段为J 与地向上相应线段的水干距L 之比。由于影像片有倾角，地形有起伏，所以摄影比例尺在像片上处处不相等。一般指的摄影比例尺，是把摄影像片当作水平像片，地面取平均高程．这时像片上的一线段l 与地面上相应线段的水平距L 之比，称为摄影比例尺1／m 2.像片倾角空中摄影采用竖直摄影方式，即摄影瞬间摄影机的主光轴近似与地面垂直，它偏离铅垂线的夹角应小于3D ，夹角称为像片倾角。 3.航向重叠同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为航向重叠，一般要求在60％以上。4.旁向重叠相邻航线的重叠称为旁向重叠，重叠度要求在24％以上 5.摄影基线控制像片重叠度时，是将飞机视为匀速运动，每隔一定空间距离拍摄一张像片，摄站的间距称为空间摄影基线B 。 6.像平面坐标系像平面坐标系用以表示像点在像平面上的位置，通常采用右手坐标系，x ，y 轴的选择按需要而定．在解析和数字摄影测量中，常根据框标来确定像平面坐标系，称为像框标坐标系。 7.像主点相机主光轴与像平面的交点 8.内方位元素内方位元素是表示摄影中心与像片之间相关位置的参数，包括三个参数。即摄影中心到像片的垂距(主距)f 及像主点o 在像框标坐标系中的坐标0 0,y x 9.外方位元素外方位元素是表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数,一张像片的外方位元素包括六个参数，其中有三个是直线元素，用于描述摄影中心的空间坐标值；另外三个是角元素，用于表达像片面的空间姿态。 10.空间后方交会已知像片的内方位元素以及至少三个地面点坐标并量测出相应的像点坐标，则可根据共线方程列出至少六个方程式，解求出像片六个外方位元素，称为空间后方交会。 11.中心投影变换

摄影测量与遥感

摄影测量与遥感 1摄影测量基本原理 1.1.1摄影测量的定义摄影测量学是通过影像研究信息的获取、处理、提取和成果表达的一门信息科学。1988年ISPRS在日本京都第16届大会上对摄影测量与遥感的定义：摄影测量与遥感是对非接触传感器系统获得的影像及其数字表达进行记录、量测和解译，从而获得自然物体和环境的可靠信息的一门工艺、科学和技术。摄影测量学可从不同角度进行分类。按摄影距离的远近分，可分为航天摄影测量、航空摄影测量、地面摄影测量、近景摄影测量和显微摄影测量。按用途分类，有地形摄影测量和非地形摄影测量。按处理的技术手段分，有模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量。 1.1.2摄影测量学发展的三个阶段模拟法摄影测量（1851-1970）其基本原理是利用光学/机械投影方法实现摄影过程的反转，用两个/多个投影器，模拟摄影机摄影时的位置和姿态，构成与实际地形表面成比例的几何模型，通过对该模型的量测得到地形图和各种专题图。解析法摄影测量(1950-1980)以电子计算机为主要手段，通过对摄影像片的量测和解析计算方法的交会方式，来研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质及其相互关系，并提供各种摄影测量产品的一门科学。数字摄影测量(1970-现在）基于摄影测量的基本原理，通过对所获取的数字/数字化影像进行处理，自动（半自动）提取被摄对象用数字方式表达的几何与物理信息，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。

1.1.3单张航摄像片解析航摄影像是航空摄影测量的原始资料。像片解析就是用数学分析的方法，研究被摄景物在航摄像片上的成像规律，像片上影像与所摄物体之间的数学关系，从而建立像点与物点的坐标关系式。像片解析是摄影测量的理论基础。为了由像点反求物点，必须知道摄影时摄影物镜或投影中心、像片与地面三者之间的相关位置。而确定它们之间相关位置的参数称为像片的方位元素，像片的方位元素分为内方位元素和外方为元素两部分。内元素3个：确定摄影物镜后节点与像片之间相互位置关系的参数（x0,y0,f),可恢复摄影光束。外方位元素6个：3个直线元素描述摄影中心在地面空间直角坐标系中的位置(Xs、Ys、Zs)，3个角元素描述像片在摄影瞬间的空间姿态（航向倾角φ、像片旋角κ、旁向倾角ω）。为了研究像点与地面相应点的数学关系，必须建立中心投影的构像方程。下式为一般地区中心投影的构像方程，由于这个方程推导中像点、投影中心和地面点三点共线，故又称共线方程式，是摄影测量中重要的基本公式之一。图1-1 共线方程式利用航摄像片上三个以上像点坐标和对应地面点坐标，计算像片外方位元素的工作，称为单张像片的空间后方交会。根据计算的结果，就可以将按中心投影规律获取的摄影比例尺航摄像片转换成以测图比例尺表示的正射投影地形图。 1.1.4双像解析摄影测量单张像片只能研究物体的平面位置，而在两个不同摄站对同一地区摄取具有重叠的一个立体像对，则可构成立体模型来解求地面物体的空间位置。按照立体像对与被摄物体的几何关系，以数学计算方式，通过计算机解求被摄物体的三维空间坐标，称为双像解析摄影测量。

摄影测量试题

摄影测量（一）一、填空题（20 分，每空 1 分） 1、摄影测量中常用的坐标系有、、、、。 2、解求单张像片的外方位元素最少需要个点。 3、GPS 辅助空中三角测量的作用是。 4、两个空间直角坐标系间的坐标变换最少需要个和个地面控制点。 5、摄影测量加密按平差范围可分为、和三种方法。 6、摄影测量的发展经历了、和三个阶段。 7、恢复立体像对左右像片的相互位置关系依据的是方程。 8、法方程消元的通式为 N i ,i +1 = 。二、名词解释（20 分，每个 4 分） 1、内部可靠性： 2、绝对定向元素： 3、像主点： 4、带状法方程系数矩阵的带宽： 5、自检校光束法区域网平差：三、简答题（45 分，每题 15 分） 1、推导摄影中心点、像点与其对应物点三点位于一条直线上的共线条件方程，并简要叙述其在摄影测量中的主要用途。 2、像片外方位元素的作用是什么？用图示意以 y 轴为主轴的航摄像片的外方位元素。 3、如果拥有一套 POS 系统，你打算如何用其快速确定地面点的三维坐标（简要叙述基本思想和具体解算过程）？四、综合题（15 分）设某区域由两条航线组成（如图 1 所示），试根据光束法区域网平差原理回答下列问题： ①当控制点无误差时，观测值个数 n、未知数个数 t、多余观测数 r； ②按最小带宽原则在图 a 中标出像片排列顺序号并求出带宽； ③在图 b 中绘出改化法方程系数矩阵结构图(保留像片外方位元素)。

摄影测量（二）一、名词解释 1摄影测量学 2航向重叠 3单像空间后方交会 4相对行高 5像片纠正 6解析空中三角测量 7透视平面旋转定律 8外方位元素 9核面 10绝对定向元素二、填空 1摄影测量的基本问题，就是将_________转换为__________。 2物体的色是随着__________的光谱成分和物体对光谱成分固有不变的________、__________、和__________的能力而定的。 3人眼产生天然立体视觉的原因是由于_________的存在。 4相对定向完成的标志是__________。 5光束法区域网平差时，若像片按垂直于航带方向编号，则改化法方程系数阵带宽为_______，若按平行于航带方向编号，则带宽为_________。三、简答题 1两种常用的相对定向元素系统的特点及相对定向元素。 2倾斜位移的特性。 3单行带法相对定向后，为何要进行比例尺归化？为何进行？ 4独立模型法区域网平差基本思想。 5何谓正形变换？有何特点？

摄影测量与遥感-自学手册

摄影测量与遥感第一章摄影测量与遥感概述第二章摄影测量基础第三章遥感基础第四章摄影测量与遥感处理系统第五章野外像片调绘与像片控制测量第六章基于摄影测量与遥感的4D产品生产

通过本课程的学习，学生能够对摄影测量与遥感有总体的认识。了解摄影测量和遥感的历史和趋势，掌握相关概念。掌握摄影测量与遥感的原理，利用遥感和摄影测量的技术手段获得4D产品，掌握摄影测量与遥感的野外和室内处理流程和要点。具体如下：第一章摄影测量与遥感概述摄影测量的任务、分类和发展；遥感及其发展；摄影测量与遥感的结合。第二章摄影测量基础单张航摄像片解析；像点坐标的量测；立体测图的原理与方法；摄影测量解析计算基础；数字摄影测量基础第三章遥感基础遥感的基础知识；遥感图像特征；常用卫星遥感简介；遥感图像的解译第四章摄影测量与遥感处理系统数字摄影测量系统；遥感数字图像处理系统；机载LIDAR和车载移动测图系统第五章野外像片调绘与像片控制测量野外像片调绘；像片控制测量第六章基于摄影测量与遥感的4D产品生产 4D产品生产的数据流；解析空中三角测量；数字高程模型；数字正射影像图；数字线划地图；数字栅格地图

本章重点： 1、理解摄影测量的概念、特点和任务 2、掌握摄影测量的类别和发展历程 3、掌握遥感概念、类别和发展历程 4、掌握摄影测量技术与遥感技术的相辅相成的关系和相互促进技术特点参考书： 1、梅安新，彭望渌，秦其明.2005. 遥感导论[M].北京：高等教育出版社. 2、张剑清，潘励，王树根. 2008.摄影测量学（第二版）[M].武汉：武汉大学出版社. 3、国家测绘局职业技能鉴定指导中心.2010.测绘综合能力[M]. 北京：测绘出版社. §1.1 摄影测量概述一、学习提要 1、摄影测量的任务 2、摄影测量的类型 3、摄影测量的发展历程二、思考题 1、什么是摄影测量? P102 2、摄影测量的任务是什么？ P102 3、摄影测量有哪几种分类方式，分别可分为哪些类别？ P102 4、摄影测量经历了哪三个发展历程？其特点是什么？ P103 5、数字摄影测量与传统摄影测量的根本区别是什么？ P103 (1)产品是数字化的；（2）以计算机视觉替代人眼的立体观测。

大学生毕业实习总结：摄影测量与遥感实习

大学生毕业实习总结：摄影测量与遥感实习摄影测量与遥感实习是摄影测量学和遥感技术相应用的综合实习课。本课程的任务是通过实习掌握摄影测量的原理、影像处理方法、成图方法，掌握遥感的信息获取、图像处理、分类判读及制图的方法和作业程序。从而更系统地掌握摄影测量与遥感技术。通过实习使我们更熟练地掌握摄影测量及遥感的原理，信息获取的途径，数字处理系统和应用处理方法。进一步巩固和深化理论知识，理论与实践相结合。培养我们的应用能力和创新能力、工作认真、实事求是、吃苦耐劳、团结协作的精神，为以后从事生产实践工作打下坚实的理论与实践相结合的综合素质基础。通过一周的室内实习任务，最大的感触就是从新认识了摄影测量和遥感这门比较抽象的学课，以前在课堂上总觉得这是一门非常难懂也非常难学的课程，可是就在这周的室内收集资料实习的过程中我的想法突然改变了，其实摄影测量与遥感这门学科并没有所想的那么难懂和难学，只要我们愿意去学、去发现这门学科的奥秘我们还是非常容易掌握和理解的。开始接触是觉得它是我们所有学科中最抽象的，可是当我们把我们所学的理论知识和这次室内搜集资料的实习结合起来对比和深入研究后，才真正的发现这是一门多么有内涵和适应新时代的必要科目，很多情况下，对于大面积的测图我们都少不了对它的应用，同时在将来摄影测量和遥感也很有可能会取代我们所有传统的测图方法，真正的把它完全的应用到我们的所有调查土地资料中，

以见证它的最有效的作用。由于我们学校大量缺少摄影测量和遥感这门学科的仪器和工具，所以学校把这次实习任务主要定为网上搜集有关这门学科的资料及书本上理论知识相结合系统的学习。虽然这方面的设备大量的缺乏，可是仍然没有撮箕到我们学习的良好心态，在这个过程中我们还是以自己的最大热情完全的投入到此次实习中。通过这次实习我们的收获很大，在很多情况下我们都得到了很多意外的收获，获益匪浅!不仅对书本上的理论知识有了通盘的理解，更重要的是从实践中检验了它的真理，了解了它的适应范围之广和作用之大，为我们以后从事工作而需要它打下了坚实的理论基础与实践经验。

摄影测量与遥感专业人才培养方案(2011)(同名25220)

摄影测量与遥感专业人才培养方案一、培养目标本专业系统培养掌握多种遥感图像分析与处理软件、各种等级测绘仪器操作方法，以及具备摄影测量与遥感信息获取、空间数据处理、影像解译与分析等相关的基本理论和基本技能，并能从事工程测量，控制测量、数字摄影测量、资源环境遥感应用的专门人才。毕业生适合到测绘、城市规划、国土资源等相关领域的事业单位或公司从事遥感技术与应用，图像信息获取、处理、解译、4D产品的生产、工程测量、控制测量、地理信息系统（GIS）应用与设计以及全球定位系统（GPS）的动态、静态数据采集和相关技术服务工作。二、培养要求 1、拥护中国共产党，热爱祖国，掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论的基本原理和“三个代表”的重要思想，遵纪守法，德、智、体、美全面发展，具有良好的科学素养、社会公德和职业道德。 2．学习测量学、摄影测量学、遥感原理、数字图象处理、地理信息系统的基础理论与知

识，以及地球科学的基本知识，使学生具有测量数据采集、处理和利用测绘相关软件进行4D产品生产的能力以及分析和解决摄影测量与遥感应用实际问题的能力，包括：（1）掌握数学、计算机科学与技术等方面的基本知识；（2）掌握摄影测量与遥感的基本理论与方法；（3）掌握地理信息系统、大地测量、工程测量、变形监测等的一般原理和方法；掌握遥感分析技术在相关专业中的应用技能。（4）掌握常见遥感软件的基本操作技能；（5）具备熟练地测绘仪器数据采集、测量数据分析、以及使用相应测绘软件制作地图的能力。 3、掌握文献检索，资料查询的基本方法，具有获取信息的能力；对学过的知识具有综合应用能力；具有独立分析问题、解决问题的能力以及自我开拓获取新知识的能力；掌握一门外语。 4、达到国家规定的大学生体育锻炼标准，养成良好的体育锻炼和卫生习惯，身心健康。三、主要课程简介

航空摄影测量与遥感复习重点

摄影测量学定义：是利用光学或数码摄影机获取的影像，经过处理以获取被摄物体的形状、大小、位置、性质和相互关系的一门学科。摄影测量的分类：（1）按摄站位置：1.航天摄影测量2.航空摄影测量3.地面摄影测量（2）按研究对象：1.地形摄影测量2.非地形摄影测量（3）按处理方法：1.模拟摄影测量2.解析摄影测量3.数字摄影测量摄影测量的主要任务：1.包括定量的（几何处理）：解决是多少的问题、定性的（解译处理）：解决是什么的问题摄影测量的发展历程：模拟摄影测量(1851-1960’s)，解析摄影测量(1950’s-1980’s)，数字摄影测量(1970’s-现在）。遥感定义：是指通过非接触传感器遥测物体的几何与物理特性的一门学科。遥感类型：按传感器探测波段分：1.紫外遥感：～.可见光遥感：～.红外遥感：～1000um4.微波遥感：1mm～10m5.多光谱遥感：可见光和近红外，多个波段。2.按成像方式分：摄影遥感、扫描方式遥感；雷达遥感。遥感技术系统的组成：由平台、传感、接收、处理应用各子系统所组成遥感特点与作用：1.大面积同步观测2.时效性强3.数据的综合性和可比性好4.较高的经济与社会效益5.一定的局限性。摄影测量与遥感的关系：遥感技术为摄影测量提供了多种数据来源，从而扩大了摄影测量的应用领域。航空摄影：又称航拍，是指在飞机或其他航空飞行器上利用航空摄影机摄取地面景物像片的技术。航摄仪的类型：胶片航摄仪、数字航摄仪。航空摄影测量的基本要求（主要是航向、旁向重叠度）航摄像片与地形图的区别像片倾斜角、摄影比例尺的概念航空像片上的三点两线、类型第二部分航空摄影测量基础第二章航测外业摄影测量外业工作任务像片判读、像片调绘

摄影测量与遥感 (训练复习题) (2013)

摄影测量与遥感（训练复习题）(2013) 2011年摄影测量与遥感章节国家注册测绘师考试真题 30.航空摄影测量中，因地面有一定高度的目标物体或地形自然起伏所引起的航摄像片上的像点位移称为航摄像片的（）。 A、倾斜误差 B、辐射误差 C、畸变误差 D、投影差 31.按现行《1:5001:10001:2000地形图航空摄影测量数字化测图规范》，一幅图内宜采用一种基本等高距，当用基本等高距，当用基本等高距不能描述地貌特征时，应加绘（）。 A、计曲线 B、等值线 C、首曲线 D、间曲线 33.基于胶片的航测内业数字化生产过程中，内定向的主要目的是实现（）的转换。 A、像片坐标到地面坐标 B、扫描仪坐标到地面坐标 C、像平面坐标到像空间坐标 D、扫描仪坐标到像片坐标 34.解析法相对定向中，一个像对所求的相对定向元素共有（）个。 A、4 B、5 C、6 D、7 35.城区航空摄影时，为减小航摄像片上地物的投影差，应精良选择（）焦距摄影机。 A、短 B、中等 C、长 D、可变 36.航测法成图的外业主要工作是（）和像片测绘。 A、地形测量 B、像片坐标测量 C、地物高度测量 D、像片控制测量 37.GPS辅助航空摄影测量中，机载GPS的主要作用之一是用来测定（）的初值。 A.外方位线元素 B.内定向参数 C.外方位角元素 D.地面控制点坐标 38.就目前的技术水平而言，下列航测数字化生产环节中，自动化水平相对较低的

是（）。 A、影像内定向 B、DOM的生产 C、DLG的生产 D、空中三角测量 39.多源遥感影像数据融合的主要优点是（）。 A、可以自动确定多种传感器影像的外方位元素 B、可以充分发挥各种传感器影像自身的特点 C、可以提高影像匹配的速度 D、可以自动发现地物的变化规律 40.推扫式线阵列传感器的成像特点是（） A、每一条航线对应着一组外方位元素 B、每一条扫描行对应着一组外方位元素 C、每一个像元对应着一组外方位元素 D、每一幅影像对应着一组外方位元素 41.基于共线方程所制作的数字正射影像上仍然存在投影差得主要原因是（）。 A、计算所使用的共线方程不严密 B、地面上的建筑物太多 C、计算所使用的DEM没有考虑地面目标的高度 D、地形起伏太大 42.对航空摄影机进行检校的主要目的之一是为了精确获得摄影机（）的值。 A、内方位元素 B、变焦范围 C、外方位线元素 D、外方位角元素 43.数字航空摄影中，地面采样间隔（GSD）表示（）。 A、时间分辨率 B、光谱分辨率 C、空间分辨率 D、辐射分辨率 44.对平坦地区航空摄影而言，若航向重叠度为60%，旁向重叠度为30%，那么，航摄像片所能达到的最大重叠像片数为（）张。 A、4 B、6 C、8 D、9 88.按现行《1:5001:10001:2000地形图航空摄影测量内业规范》，地形图航空摄影测量中地形的类别包括（）。

摄影测量与遥感

摄影测量与遥感专业研究生培养方案（专业代码：081602）一、培养目标本专业面向现代地理学及相关学科的地理信息技术应用领域，培养德才兼备，掌握坚实理论知识、技术方法及应用手段的摄影测量与遥感专业人才。具体体现在： 1．具备科学社会主义世界观，坚持四项基本原则，热爱母校、热爱祖国，奋发进取，德、智、体全面发展的高层次专业人才； 2．坚持真理，献身科学事业，具有高尚的科学职业道德、崇高的敬业精神、团结友爱的科学合作境界； 3．具备扎实的语言基础、数理基础、地学基础，具有较强的摄影测量与遥感方面的科学研究、技术开发、综合应用能力； 4．融宽广的知识、深厚的理论、全面的素质于一体，成为对社会有用的高素质的复合型人才。二、研究方向硕士阶段: 1.遥感机理、方法与应用 2.数字摄影测量 3.数字图像处理 4.虚拟地理环境技术 5.数字地球三、招生对象硕士阶段: 专业相同或相近的大学本科毕业生或优秀大专生(工作2年以上)。 1

博士阶段: 专业相同或相近的硕士生或优秀本科毕业生(工作6年以上)。四、学习年限一般为三年。五、课程设置硕士阶段： 2

注：A类课须全选，B类课不少于6个学分，C类课不少于6个学分，总学分不少于32学分，同等学力者和跨专业考生加选三门本科段专业主干课。六、培养方式 1．课堂授课与讨论，包括多媒体和CAI手段的使用； 2．撰写读书报告； 3．学术交流，包括学术讲座、学术报告、学术会议等形式； 4．生产实践。七、考核方式 1．课程考核：笔试、口试、读书报告等形式。 2．中期考核：在第3学期考核研究生的专业基础理论与技能、分析和解决问题的能力、创新能力、实验技能、综合素质，根据其成绩分别向提前攻博、进入硕士论文阶段和终止研究生学习三个方向分流。八、学位论文 1．选题体现学科领域的前沿性和先进性； 2．做好论文开题报告； 3．结合学位论文发表学术成果； 4．论文在引用时必须注明出处，在论文最后列出所参考的文献资料。九、答辩与学位授予严格按照学校规定的论文评阅和答辩程序进行学位论文答辩与学位授予工作。十、质量监测全面实行中期考核，建立学位论文开题－预答辩－答辩制度，全面试行学位授予量化指标考核，建立研究生个人教学档案，毕业后进行不定期的追踪调查。 3

2016年咨询师继续教育遥感试题94分

一、单选题【本题型共20道题】 1.当前民用最高分辨率的遥感卫星WorldView-3的星下分辨率可以达到：（） A．0.61米 B．0.50米 C．0.31米 D．0.25米用户答案：[C] 得分：2.00 2.航测法成图的外业主要工作是（）和像片测绘。 A．地形测量 B．像片坐标测量 C．地物高度测量 D．地面控制点测量用户答案：[D] 得分：2.00 3.城区航空摄影时，为减少航摄像片上地物的投影差，应尽量选择（）焦距摄影机。 A．短 B．中等 C．长 D．可变用户答案：[C] 得分：2.00 4.根据《无人机航摄安全作业基本要求》规定，无人机飞行高度应高于摄区内最高点（）以上。 A．50m

B．100m C．150m D．200m 用户答案：[B] 得分：2.00 5.无人机航空摄影测量常使用民用单面阵相机作为摄影测量传感器，以下设备中不属于单面阵相机的设备为：（） A．Canon 5D MarkII B．Sony A7 R C．UltraCamD(UCD)相机 D．Pentax 645Z 用户答案：[C] 得分：2.00 6.遥感应用的电磁波波谱段分布主要位于：（） A．X射线波段 B．可见光波段 C．红外波段 D．微波波段用户答案：[D] 得分：0.00 7.扫描条带两边的点密集，而中间的点少的激光雷达扫描方式为：（） A．摆动扫描镜 B．旋转正多面体扫描仪 C．光纤扫描仪

D．隔行扫描仪用户答案：[A] 得分：2.00 8.航摄比例尺S的计算公式为:（） A．S=摄影机主距/相对行高 B．S=摄影机焦距/相对行高 C．S=摄影机主距/绝对行高 D．S=摄影机焦距/绝对行高用户答案：[A] 得分：2.00 9.辐射分辨率越高，表达景物的层次能力越强，所需的存储空间也越大。一个8-bit 的传感器可以记录（）级的亮度值。 A．8 B．64 C．256 D．512 用户答案：[C] 得分：2.00 10.摄影测量共线方程是按照摄影中心，像点和对应的（）三点位于一条直线上的几何条件构建的。 A．像点 B．模型点 C．地面点 D．定向点用户答案：[C] 得分：2.00

摄影测量与遥感

摄影测量与遥感摄影测量与遥感一、摄影测量学的定义与任务摄影测量学是利用光学摄影机获取的像片，经过处理以获取被摄物体的形状、大小、位置、特性及其相互关系的一门学科。摄影测量产品： ?DEM（数字高程模型）：数字高程模型是以高程表达地面起伏形态的数字集合。用于与高程有关的地貌形态分析、通视条件分析、洪水淹没区分析。 ?DLG（数字线划图）：现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集。数字线划图既包括空间信息也包括属性信息，可用于人口、资源、环境、交通、治安等各专业信息系统的空间定位基础。 ?DRG（数字栅格地图）：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品。可作为背景与其他空间信息相关，用于数据采集、评价与更新，与DOM、DEM集成派生出新的可视信息。 ?DOM(数字正射影像图）：利用航空相片、遥感影像，经象元纠正，按图幅范围裁切生成的影像数据。它的信息丰富直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取自然地理和社会经济信息。摄影测量分类：（1）空摄影测量（2）航天摄影测量（3）地面摄影测量（4）近景摄影测量（5）显微摄影测量。二、摄影测量学的发展历程从1851年法国陆军上校劳赛达提出并进行交会摄影测量算起，摄影测量学已经走过了160年的历程：模拟摄影测量(1851-1960’s)、解析摄影测量(1950’s-1980’s)、数字摄影测量(1970’s-现在）。三、摄影测量与遥感的发展

摄影测量与遥感是对非接触传感器系统获得的影像及其数字表达进行记录、量测和解译，从而获得自然物体及其环境的可靠信息的一门工艺、科学和技术。无需接触物体本身获得被摄物体信息由二维影象重建三维目标面采集数据方式同时提取物体的几何与物理特性发展方向：与RS、GIS、GPS结合方向；智能化，实时化方向。

2017-2018年北航仪器科学与技术872摄影测量与遥感综合考研大纲重难点

872摄影测量与遥感综合考试大纲一、考试组合摄影测量与遥感综合包含摄影测量基础、数字图像处理、遥感原理与应用三个科目，任选两个科目，每个科目分数分别为75分，总分150分。二、摄影测量基础部分考试大纲主要内容及基本要求 1．摄影测量的基本概念和基础知识主要内容：摄影测量的定义、任务、发展概况；摄影测量常用坐标系、成像模型等。基本要求：掌握摄影测量学科的定义、基本任务、发展过程；熟悉摄影测量常用坐标系的建立、中心投影构像方程的建立。 2．单张航摄像片解析主要内容：航摄像片上的特殊点线面、航摄片段内、外方位元素、空间直角坐标变换、航摄片的像点位移与比例尺、单张航片的空间后方交会。基本要求：熟悉航空摄影中的基本几何关系、熟练掌握空间直角坐标变换、掌握单张航片的空间后方交会方法。 3．双像解析摄影测量主要内容：航摄像对的立体观察与测量、双像解析摄影测量的任务与方法、立体像对的前方交会、双像解析计算的空间后交-前交方法、解析法相对定向、模型点坐标的计算、解析法绝对定向、光束法双像解析摄影测量、解析法空中三角测量。基本要求：熟悉双像解析摄影测量的任务与方法、熟练掌握立体像对的前方交会、双像解析计算的空间后交-前交方法、解析法相对定向、解析法绝对定向、光束法双像解析摄影测量、解析法空中三角测量。 4．数字摄影测量主要内容：基本概念，数字图像与影像重采样、基于灰度的影像相关、基于特征的影像匹配、同名核线的确定与核线相关。基本要求：掌握数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的区别与联系，熟练掌握基于灰度的影像相关方法、基于特征的影响匹配，掌握核线相关的方法。

5．测图原理及测图仪器主要内容：立体测图方法、模拟法测图原理、模拟测图仪的结构与分类；解析测图方法、解析法测图原理、解析测图仪的结构与分类。基本要求：掌握各种测图方法及仪器的原理。 6．数字高程模型及其应用主要内容：基本概念，数据点的获取、预处理、存储，曲面的内插和逼近、曲线内插与逼近、等高线的绘制。基本要求：数字高程模型的基本概念，数字高程模型的建立、数据点的获取及存储，曲面的内插和逼近、曲线内插与逼近、绘制等高线的方法。三、数字图像处理部分考试大纲复习内容及基本要求主要内容包括三部分：第一部分是数字图像处理的基础；第二部分是数字图像增强处理的理论、方法和实例，包括空间域图像增强、频率域图像增强和形态学图像处理；第三部分是图像特征提取与分析的基本理论、方法和实例，包括图像分割、表示与描述和对象识别。具体章节如下： 1、数字图像基础内容：图像取样和量化、像素间的一些基本关系要求：掌握图像取样和量化的概念，熟练掌握像素间的一些关系重点：像素间的一些空间关系 2、空间域图像增强内容：基本灰度变换、直方图处理、用算术/逻辑操作、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器；要求：掌握图像空间增强的相关术语、图像灰度级变换方法、图像直方图的概念和直方图均衡化算法。掌握图像的算术和逻辑操作方法，了解空间滤波基础，掌握平滑空间滤波的基本概念和特点。掌握图像的一阶微分和二阶微分的典型计算方法、锐化空间滤波的基本概念和特点。重点：直方图概念；平滑空间滤波器；图像一阶微分、二阶微分的概念和计算方法；拉普拉斯算子和典型梯度增强算法 3、频率域图像增强内容：傅立叶变换概念、频率域滤波的基本步骤、低通和高通滤波器。要求：掌握二维傅立叶离散变换及反变换的定义，掌握频率域滤波器的概念、性质和计算步骤，掌握空间域滤波和频率域滤波的对应关系。掌握低通和高通滤波器的概念和性质。重点：二维离散傅立叶变换和反变换；频率域滤波的概念和计算步骤；高斯低

摄影测量与遥感学英语词汇

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