分析攝影測量圖像處理的高精度誤差補償法

慕羨，劉明珠

（南昌理工學院計算機信息工程學院,江西南昌,330044）

0 引言

攝影測量圖像處理的高精度誤差補償法研究，是提高攝影測量技術，取得理想的攝影測量效果的重要內容。作為攝影測量圖像處理的關鍵方法，高精度誤差補償法及時改善了攝影測量圖像處理不足，并針對性對圖形處理進行升級，提升測量精度。當然高精度誤差補償法應用處理期間，必須認識到誤差處理對攝影測量的影響，有效測量效果方面，及時將信息獲取中所產生的誤差進行處理，這樣才能提高攝影測量圖像處理質量。基于此，加大對攝影測量圖像處理的高精度誤差補償法研究力度，為攝影測量圖像處理創新與未來發展積累更多經驗。

1 攝影測量圖像處理發展現狀分析

對于攝影測量來講，在很多方面都有涉及，尤其是現代測繪，所有測繪工作的完成，都必須依靠攝影測量完成，由此可以發現，攝影測量對現代化測繪技術發展非常重要，其自身也有非常顯著的應用價值[1]。攝影測量的操作，圖像處理是基本前提，特別是攝影測量中的圖像調整與識別，這些都需要在圖像處理技術的應用下完成，因此攝影測量圖像處理方面一直在不斷研究，以圖像處理技術的應用，取得理想的攝影測量成果，保證整體精度，為攝影測量的實際應用創造有利條件[2]。針對攝影測量圖像處理的發展情況研究，主要劃分為攝影測量與圖像處理兩方面。

1.1 攝影測量研究現狀

攝影測量作為測量工作開展的基礎，攝影測量能夠以精準的測量技術，適時捕捉攝影對象的基礎信息，如具體形狀、具體位置或者大小等，以此來分析對象特性。如地質勘查測繪中，以攝影測量技術，及時對測量對象的地形圖以固定比例尺進行測繪，或者根據地質勘查要求，打造準確清晰的數字地面模型。亦或是協助GIS及時獲取地質條件或者其他基礎數據，并對信息展開詳細分析等[3]。當然不同的攝影方式，在實際應用中也分為不同類型，應用行業也存在一些差別，如應用于地面測量中，或者應用到航天測量中，亦或是應用到航空測量等，具體應用類型以應用對象為主科學選擇。攝影測量的抗干擾能力比較強，基本的地形或者氣候變化等并不會造成較大干擾，同時攝影測量的準確性非常高，不僅可以反映攝影對象的真實信息，同時還不會有攝影范圍的局限，所以在實際應用中價值十分突出。攝影測量期間，成圖速度非常快，攝影處理效率極高，正因為這樣，讓其在很多行業中都是關注的焦點[4]。

1.2 圖像處理研究現狀

攝影測量價值的發揮，需要圖像處理的支持。從兩者關系上來講，攝影測量是圖像處理應用的引導與載體，圖像處理是攝影測量的基礎與關鍵，兩者在實際應用中相互成就。圖像處理的關鍵點為兩方面，其一是圖像處理，其二是圖像識別。圖像處理中，主要集中在分辨率與清晰度方面，以有效的手段，準確分辨圖像中的內容，迅速獲取測量信息。圖像識別中，利用特點提取手段，對圖像中的內容進行準確識別與獲取，并且掌握相關資料，再借助具體算法，對其中的資料全面精準識別[5]。圖像識別過程中，主要影響因素分別是分辨率與攝影的清晰程度。大部分攝影圖像的獲取，都是通過離散化采樣為主，這期間若攝影主體操作存在誤差，必然會影響到攝影圖像清晰度與準確性[6]。因此圖像處理之前，會進行預處理，由此來提高圖像處理的效率與準確度。

2 攝影測量圖像處理誤差研究

攝影測量圖像處理的高精度誤差補償法的研究，必須對誤差來源精確掌握。尤其是當下攝影測量在更多范圍中應用，不同應用領域對攝影測量圖像處理的要求有明顯差別，為了迎合各領域的應用需求，及時對攝影測量精度進行調整。根據行業應用要求分析，發現工業制造業要求的精度相對來講比較高，圖像處理的要求也會提高，積極加大對誤差來源的研究，由此來制定更合理的應用與處理方案。

2.1 離散化誤差的研究

離散化誤差的研究，以攝像機為載體，攝影測量中采集到的圖像質量，離散化誤差會明顯影響到圖像處理質量。因為采樣過程以離散化成像為主，這個過程中雜散光或者電子電路都會對成像帶來隨機誤差，當然還會受到CCD噪聲的影響，如此成像清晰度受到影響，圖像處理中特征提取也會增加難度，特別是其中中心點的提取與特征分析。攝像機運行成像期間，CCD芯片是聚焦成像的關鍵，鏡頭是聚焦的切入點，比例電荷的積累以強弱區域廣為主，比例電荷會受到時序控制，在像素聚焦的過程中，逐步外移，隨后在區域光作用下形成明確的圖像信號。將像素設定為間隔點，在圖像能量密度函數作用下連續分布，攝像機及時進行采樣，采樣形式為離散化。整個采樣與成像的過程，若出現離散化誤差，必然會影響到采樣成型的效果，這方面需要十分注意。

離散化誤差研究中，特征點的來源選擇LED，其中圖像能量密度函數與二維高斯函數分布相近，這種條件下，研究函數為：

結合此公式，獲取像素密度函數采樣值，隨后展開變形處理，由此得到具體的采樣值Ixy。

綜合質心法為基礎，在圖像處理期間，搭配高斯曲線擬合法，對特征點進行準確提取。借助依據為Xz，Yz，準確對質心進行計算，公式如下：

基于以上公式，以像素點位置去確定采樣值，隨后將連續積分加以代替，繼而完成圖像處理計算中的求和任務。

2.2 誤差特征的研究

誤差特征的研究中，結合來源分析，深入研究離散化誤差的具體特征。提取期間一定要關注圖像處理中失真水平情況，由此得到誤差特征高斯曲線分布圖。

其中光強干擾方面的特征研究，結合上述計算公式可以發現，其干擾性比較小，雖然攝影測量期間會產生一些噪聲干擾，但是整體上的影響并不明顯。攝影測量中光強干擾，以信噪比變化為主。彌散半徑方面的干擾特征，以能量密度函數為基礎，積分變化情況下，標準差也會出現變化，兩者以相反關系為主，圖像處理方面需十分關注這方面變化。處理窗口同樣是誤差特征，根據質心計算公式可以發現，標準差（σ）的變化同樣受到處理窗口與積分區域變化的影響，兩者聯系以負相關為主。

3 攝影測量圖像處理高精度誤差補償法的應用研究

根據離散化誤差的研究，因為其具有不可規避特點，所以在攝影測量圖像處理中，必須以高精度誤差補償法的方式，加大控制誤差的力度，將其對攝影測量與圖像處理精準性影響降低，并且對測量進度科學保障，真正將攝影測量圖像處理精度提高。

離散化誤差的切入點設定為灰度信息，是當前誤差消除的主要形式，雖然可以緩解誤差對攝影測量圖像處理的影響，但是卻無法真正從根本上去提高處理精度。以誤差函數為載體，以解析法的方式對誤差科學補償，這種方法可以有效控制誤差對圖像處理精準性的影響，但是需要進行高強度計算，加上多樣化的模型種類，比較容易出現處理混亂。

在這種情況下，就需要從綜合性角度出發，根據光強、處理窗口、能量函數等影響因素，及時進行仿真擬合，方法選擇最小二乘法，參考能量函數密度標準差，從高精度角度對攝影測量圖像處理進行誤差補償。仿真擬合的關鍵點為標準差、中心位置以及誤差。具體高精度誤差補償法的應用研究如下：

第一，及時研究中心位置、誤差之間的關系。提前圈定特征點，滿足特征點與圖像內部關系的假設條件，隨后劃分仿真擬合研究的具體圖像，按照研究要求將其以100個等分的方式加以處理，中心移動要求必須是0.01pixel根據攝影測量圖像處理方針計算，及時對不同算法下所得到的提取點進行掌握，尤其是分布方面，綜合計算數據信息，延伸出兩者關系式：

結合此公式發現，兩者的聯系為正相關。

第二，科學剖析標準差(σ)、中心位置之間的關系。標準差以及中心位置這兩者的關系，同樣以仿真計算的方式展開研究，通過高斯擬合的輔助，發現標準差分布呈二次曲線，根據攝影測量圖像處理實際情況，及時延伸出兩者關系：

根據關系分析，及時對攝影測量圖像處理展開補償。以最小二乘法擬合為基礎，取得補償關系式：k=f1(P2);P2=f2(σ)

將其中某個提取點假設成（xi，yi），結合具體關系，及時帶入到中心位置、誤差關系式中，及繼而取得補償值（X方向），計算公式為：

由此可以發現，在最小二乘法擬合的研究下，不僅攝影測量圖像處理的高精度誤差補償值得到精確，同時整個處理過程相對來講比較簡單，降低了誤差控制難度。通過研究發現，最小二乘法擬合處理下的補償誤差，最大值≤0.02835pixel，不僅符合高精度攝影測量標準要求，并且還解決了攝影測量圖像處理補償誤差方面的缺陷。

4 結論

攝影測量圖像處理中，高精準誤差補償法的研究，是優化圖像處理效果，提高圖像處理精準度的關鍵。攝影測量應用范圍不斷擴展，圖像處理影響到攝影測量的應用效果，因此一定要正確認識離散化誤差對攝影測量圖像處理的影響。利用最小二乘法擬合的方式，通過誤差來源以及特征的分析，實現攝影測量圖像處理高精度誤差補償，以此來提高精準度。