C语言编程立体像对的空间前方交会（分别已知两像片的外方位元素和内方位元素）的严密共线方程计算窗口程序

以下是一个简单的 C 语言编写的立体像对的空间前方交会计算程序，它可以通过输入两个像片的外方位元素和内方位元素来计算严密共线方程。

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 内方位元素
typedef struct {
    double f;   // 焦距
    double x0;  // 光心横坐标
    double y0;  // 光心纵坐标
    double k1;  // 径向畸变系数
    double k2;  // 径向畸变系数
    double p1;  // 切向畸变系数
    double p2;  // 切向畸变系数
} InteriorOrientation;

// 外方位元素
typedef struct {
    double omega;   // 绕X轴旋转角度
    double phi;     // 绕Y轴旋转角度
    double kappa;   // 绕Z轴旋转角度
    double Xs;      // 相对于物方坐标系原点的平移量
    double Ys;      // 相对于物方坐标系原点的平移量
    double Zs;      // 相对于物方坐标系原点的平移量
} ExteriorOrientation;

// 点坐标
typedef struct {
    double x;
    double y;
    double z;
} Point;

// 旋转矩阵
typedef struct {
    double R[3][3];
} RotationMatrix;

// 计算旋转矩阵
RotationMatrix computeRotationMatrix(ExteriorOrientation eo) {
    double cosO = cos(eo.omega);
    double sinO = sin(eo.omega);
    double cosF = cos(eo.phi);
    double sinF = sin(eo.phi);
    double cosK = cos(eo.kappa);
    double sinK = sin(eo.kappa);

    RotationMatrix R;
    R.R[0][0] = cosF * cosK;
    R.R[0][1] = -cosF * sinK;
    R.R[0][2] = sinF;
    R.R[1][0] = cosO * sinK + sinO * sinF * cosK;
    R.R[1][1] = cosO * cosK - sinO * sinF * sinK;
    R.R[1][2] = -sinO * cosF;
    R.R[2][0] = sinO * sinK - cosO * sinF * cosK;
    R.R[2][1] = sinO * cosK + cosO * sinF * sinK;
    R.R[2][2] = cosO * cosF;

    return R;
}

// 计算像点坐标
Point computeImagePoint(Point objectPoint, InteriorOrientation io, ExteriorOrientation eo) {
    RotationMatrix R = computeRotationMatrix(eo);

    double Xc = R.R[0][0] * objectPoint.x + R.R[0][1] * objectPoint.y + R.R[0][2] * objectPoint.z + eo.Xs;
    double Yc = R.R[1][0] * objectPoint.x + R.R[1][1] * objectPoint.y + R.R[1][2] * objectPoint.z + eo.Ys;
    double Zc = R.R[2][0] * objectPoint.x + R.R[2][1] * objectPoint.y + R.R[2][2] * objectPoint.z + eo.Zs;

    double x = io.f * (Xc / Zc) + io.x0;
    double y = io.f * (Yc / Zc) + io.y0;

    // 畸变校正
    double r2 = x * x + y * y;
    double k_radial = 1.0 + io.k1 * r2 + io.k2 * r2 * r2;
    double dx_tangential = 2.0 * io.p1 * x * y + io.p2 * (r2 + 2.0 * x * x);
    double dy_tangential = io.p1 * (r2 + 2.0 * y * y) + 2.0 * io.p2 * x * y;
    x = x * k_radial + dx_tangential;
    y = y * k_radial + dy_tangential;

    Point imagePoint;
    imagePoint.x = x;
    imagePoint.y = y;
    imagePoint.z = 0.0;

    return imagePoint;
}

int main() {
    InteriorOrientation io1 = { 1000.0, 640.0, 512.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 };
    ExteriorOrientation eo1 = { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 };
    InteriorOrientation io2 = { 1000.0, 640.0, 512.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 };
    ExteriorOrientation eo2 = { 0.0, 0.0, 0.0, 500.0, 0.0, 0.0 };

    Point objectPoint = { 100.0, 200.0, 300.0 };

    Point imagePoint1 = computeImagePoint(objectPoint, io1, eo1);
    Point imagePoint2 = computeImagePoint(objectPoint, io2, eo2);

    printf("Image point 1: (%.3f, %.3f)\n", imagePoint1.x, imagePoint1.y);
    printf("Image point 2: (%.3f, %.3f)\n", imagePoint2.x, imagePoint2.y);

    return 0;
}

在这个程序中，我们首先定义了一个 `InteriorOrientation` 结构体和一个 `ExteriorOrientation` 结构体来存储内方位元素和外方位元素。然后，我们定义了一个 `Point` 结构体来表示点的坐标。

在 `computeRotationMatrix` 函数中，我们使用欧拉角计算旋转矩阵。在 `computeImagePoint` 函数中，我们首先使用外方位元素和旋转矩阵将物方坐标系中的点转换为相机坐标系中的点。然后，我们使用内方位元素将相机坐标系中的点映射到像平面上，并进行畸变校正。最后，我们返回像点坐标。

在 `main` 函数中，我们定义了两个相机的内外方位元素和一个物方坐标系中的点。然后，我们分别使用这两个相机的内外方位元素计算出该点在两个像片中的像点坐标。最后，我们打印出这两个像点坐标。

请注意，这是一个简单的示例程序，仅用于演示立体像对的空间前方交会计算。在实际应用中，您需要根据您的需求进行修改和扩展。