智能空中三角测量技术浅析

韦晶珠

摘要：智能空中三角測量技术借鉴计算机中人工智能技术，将计算机与人有机地结合在一起，发挥电脑快速计算和快速记忆的特点，在人脑的控制下促进电脑智能化，并引导人共同完成更加复杂的任务，如水域地区、荒漠地区等困难地区和复杂影像关系的空中三角测量问题。

关键词：摄影测量；空中三角测量；航空影像

1 引言

智能空中三角测量与传统空中三角测量的区别主要在于提高软件的智能化和自动化程度。系统的智能化提高体现在能够通过数据处理流程的改变、提高影像匹配中自动粗差剔除能力、对空三区域自动分区自由网平差、自动识别弱区，减少空三的人工干预，对于计算机无法进行全自动的环节，则能够通过自动统计弱区信息指导作业员进行半自动作业（即"机人交互"式作业），让作业员在进行空三时能够在计算机的引导下做到有的放矢。智能空中三角测量的计算量是巨大的，为了提高智能空中三角测量的效率，需要在智能空中三角测量应用并行处理机制，提高智能空中三角测量系统的处理效率，特别是对于没有直接几何定位数据的影像尤为重要，大量的影像处理计算消耗了大量的系统资源，多片影像匹配计算也是占据系统计算资源的重要方面。虽然当今计算机性价比在不停地提升，但摄影测量中计算量也随着自动化程度的提高和数据量的增加而增加，要求计算机的处理性能不断提升。因此仅仅利用单一的计算机进行摄影测量的数据处理，已不能满足当今摄影测量的要求，需要充分利用网络技术和大数据量存储共享技术，分布式计算技术，将大量的摄影测量计算任务同时分解到不同的独立计算单元上，以缩短整个智能空中三角测量系统数据处理时间。因此研究智能空中三角测量系统的任务分解，将原数据处理流程中按顺序处理的过程，分解成多个相对独立、不相关的子处理过程，由系统中的独立计算单元独立同时处理完成，实现智能空中三角测量并行处理机制，从而提高智能空中三角测量系统的效率。

2 智能空中三角测量的系统组成

智能空中三角测量系统由四部分组成，即数据预处理、自动像点量测与"机人"交互编辑、自动控制点点位布设与量测以及光束法区域网平差。

2.1数据预处理

数据预处理包括影像数据的预处理和几何数据预处理两个方面，影像数据的预处理包括影像畸变改正、影像增强CWamis变换）、影像旋转以及金字塔影像生成等方面。几何数据预处理即空三区域中影像拓扑关系建立，包括区域航带影像列表等空三加密区域基本信息的建立，摄影区域相机参数的建立，影像间初始关系的建立。

2.2自动像点量测与"`机人"交互编辑

自动像点量测是智能空三中的关键部分，包括影像匹配与转点、自动粗差剔除、弱区分析、空三区域的自动分区以及"机人"交互编辑等功能组成。

2.3自动控制点点位布设与量测

自动控制点位的设计与自动量测是利用自动影像匹配技术对影像进行影像匹配，获取影像间的连接点，并通过区域网构建影像间的相互关系，根据可靠性理论和区域网平差分析区域中的最弱区以确立控制点位。主要包括以下方面的内容：

（1）对各分区进行自动点位预设；

（2）对自动预设的像控点区域进行影像特征分析，提取特征点，采用适合像控点要求的特征点提取方法，提取如房屋角点、道路交叉口等人工明显地物点及自然点状特征、线状特征交点等，选择控制点。

（3）利用多片特征影像匹配方法进行控制点像点的自动量测。

2.4光束法区域网平差

高精度自动空中三角测量解算完成以下功能：病态法方程系数矩阵的求解，不同类观测量的自动定权，附加系统误差参数的引入与自适应解算。

3 智能空中三角测量数据处理

3.1智能空中三角测量的总体数据处理流程

根据智能空中三角测量的功能组成构成了总体数据流程的四部分，其顺序为数据预处理、自动像点量测与"机人"交互编辑、自动控制点点位布设与量测以及光束法区域网平差，流程图如图1所示：

图1 智能空中三角测量系统总体流程图

从图1可以看出四个部分数据处理流程是一个数据流串行结构，即只有完成前一处理流程后方可进行下一步的数据处理，前一阶段的数据处理是下一阶段数据处理的保障。而传统的自动空中三角测量的流程相比，增加了"机人"交互和自动控制点点位布设和自动量测处理流程，突出了计算机的智能化功能。

3.2 数据预处理流程

数据预处理包括影像数据的预处理和几何数据预处理两个部分，分别得到预处理影像数据和区域影像列表和初始拓扑关系。

（1）基于导航数据、GPS/IMU等辅助数据的拓扑分析，建立空二区域的影像列表与初始拓扑关系。

（2）基于GPU和CPU协同的快速SIFT算子的快速无序影像的自动整理，建立影像列表和初始影像间的拓扑关系。

（3）人工分别建立航带影像列表，航带间影像的对应关系则通过量测航带间种子点的方法确定，最后按固定的影像重叠度或固定基线长度的方法，可以区域中影像间的初始关系。

3.3 自动像点量测与"机人"交互编辑

自动像点量测包括以下几个步骤：

（1）基于分层金字塔的由粗到细的分频道相关策略进行两两影像的影像匹配，目标点是基准影像按格网提取的特征点和上一模型的匹配点，逐级匹配后按最小二乘高精度影像匹配获得目标点的同名像点，这样就究成了影像匹配和转点。

（2）误匹配点自动别除分为模型内的基于共面条件的RANSAC算法剔除不满足共面条件的误匹配点。

（3）自动标准点位选点的目的有两个，一是为了减少自动量测点的数量，便于提高量测点的质量。二是为了分析像片连接条件和状态。

3.4 自动控制点点位布设与量测

自动控制点点位的布设是为了减轻外内业人员的劳动强度，提出的一种室内控制点布设方案，可以在影像上自动布设控制点，并自动量测控制点的像点坐标，以降低二次判读和观测误差。

（1）根据自动像点观测值和自动分区信息进行分区自由M平差，建立影像间的叠置分析数据结构。

（2）按周边布点方案。

（3）利用明显特征点提取方法，在控制点位的粗略位置区域内搜索明显特征点，并采用多片影像匹配技术进行控制点的像点量测，获得控制点在其它相邻影像上的同名像点坐标。

（4）以基本片的控制点的像点坐标为中心，输出控制点影像至移动设备，指定外业人员测量控制点的地面坐标。

4 结语

智能空中三角测量是最终实现全自动空中三角测量的必由之路，基本实现了计算机智能化的处理，但离摄影测量工作者期待的全自动化还有些距离，因此对空中三角测量的研究仍是从事摄影测量研究者任重而道远的艰巨任务。

参考文献：

[1] 李学友.GPS/IMU 辅助航空摄影测量原理、方法及实践[D].中国人民解放军信息工程大学，2005.

[2]袁修孝.GPS 辅助空中三角测量原理及应用[M].北京：测绘出版社，2001.

[3]GUO Huadong. Digital Earth： Ten Years' Development and Prospect. Advances in earth science[J].2009，24（9）：955-961.