数字摄影测量 数字影像 数字影像(学习手册).docx

测绘地理信息技术专业教学资源库 《数字摄影测量》知识点学习手册 一、数字影像知识点学习手册 项目二 模型定向 学习型工作任务 任务一 测区建立 知识点 数字影像 教学重点 教学难点 重点： 数字影像与数字化影像的区别；影像数字化的过程 难点：影像数字化的过程 教学方法、手段 案例教学、边讲边练 教学组织形式 教师讲解、学生训练、教师辅导 教学条件 装有virtuozo软件平台教学版的计算机；多媒体设备；教学原始资料 二、数字影像与数字化影像知识点学习内容 （一）数字影像 数字影像是一个灰度矩阵g： 矩阵的每个元素gj,i是一个灰度值，对应着光学影像或实体的一个微小区域，称为像元素或像元或像素（pixel=picture element）。各像元素的灰度值gj,i代表其影像经采样与量化了的“灰度级”。 若△x与△y是光学影像上的数字化间隔，则灰度值gj,i随对应的像素的点位坐标（x,y）： x = x0 + i· △x y = y0 + j· △y 而异。通常取△x=△y，而gj,i也限于取用离散值。 如前所述，数字影像一般总是表达为空间的灰度函数g(i,j)，构成为矩阵形式的阵列。这种表达方式是与其真实影像相似的。但也可以通过变换，用另一种方式来表达，其中最主要的是通过傅立叶变换，把影像的表达由“空间域”变换到“频率域”中。在空间域内系表达像点不同位置(x,y)处（或用(i,j)表达）的灰度值，而在频率域内则表达在不同频率中（相片上每毫米的线对数，即周期数）的振幅谱（傅立叶谱）。频率域的表达对数字影像处理是很重要的。因为变换后矩阵中元素的数目与原像中的相同，但其中许多是零值或数值很小。这就意味着通过变换，数据信息可以被压缩，使其能更有效地存贮和传递；其次是影像分解力的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的相关运算，在频域内可以更为有利地进行。其中所利用的一条重要关系，就是在空间域内的一个卷积相等于在频率域内其卷积函数的相乘；反之亦然。在摄影测量中所使用的影像的傅立叶谱可以有很大的变化。例如在任何一张航摄相片上总可找到有些地方只包含有很低的频率信息，而有些地方则主要包含高频，偶然地有些地区主要是有一个狭窄范围的频率。航摄相片有代表性的傅立叶谱如图2-1-3所示。 图2-1-3 （二） 影像数字化 影像数字化过程包括采样与量化两项内容。 将传统的光学影像数字化得到的数字影像，或直接获取的数字影像，不可能对理论上的每一个点都获取其灰度值，而只能将实际的灰度函数离散化，对相隔一定间隔的“点”量测其灰度值。这种对实际连续函数模型离散化的量测过程就是采样，被量测的点称为样点，样点之间的距离即采样间隔。采样后的灰度地不连续的等间隔灰度序列，采样过程会给影像的灰度带来误差。例如相邻两个点的影像灰度的变化被丢失，亦即影像的细部受到损失，则采样间隔越 小越好。但是采样间隔越小，数据量越大，增加了运算工作量和提高了对设备的要求。究竟如何确定采样间隔，应根据精度要求和影像的分解力，另外还要考虑到数据量和存储设备的容量。 （1）采样 在影像数字化或直接数字化时，这些被量测的“点”也不可能是几何上的一个点，而是一个小的区域，通常是矩形或圆形的微小影像块，即像素。现在一般取矩形或正方形，矩形（或正方形）的长与宽通常称为像素的大小（或尺寸），它通常等于采样间隔。因此，当采样间隔确定了以后，像素的大小也就确定了。在理论上采样间隔应由采样定理确定，如图2-1-7和2-1-8。 影像采样通常是间隔进行的。如何确定一个适当的采样间隔，可以对影像平面在空间域内和在频域内用卷积和乘法的过程进行分析。 现在就一维的情况说明其原理。 假设有图2-1-4(a)所示的代表影像灰度变化的函数g(x)从-∞延伸到+∞。g(x)的傅立叶变换为 假设当频率f值超出区间[-ft,ft]之外时等于零，其变换后的结果如图2-1-4(b)所示。一个函数，如果它的变换对任何有限的ft值有这种性质，则称之为有限带宽函数。 图2-1-4 图2-1-5 为了得到g(x)的采样，我们用间隔为△x的脉冲串组成的采样函数（图2-1-5(a)） 乘以函数g(x)。采样函数的傅立叶变换为间隔△f=1/△x的脉冲串组成的函数（如图2-1-5(b)所示）。 即在+1/△x，62/△x，+3/△x，...处有值。 在空间域中采样函数s(x)与原函数g(x)相乘后的到采样后的函数（如图2-1-6(a)所示） 与此