李迎松. 摄影测量影像快速立体匹配关键技术研究[d]. 2018.

《李迎松.摄影测量影像快速立体匹配关键技术研究[d].2018》是一个关于摄影测量影像快速立体匹配关键技术的研究论文。该论文主要研究了在摄影测量中，如何利用影像进行快速的立体匹配。

立体匹配是指通过多个角度或摄像机拍摄得到的影像，利用计算机视觉技术将这些影像进行匹配，从而获取三维立体信息。在摄影测量中，立体匹配是非常重要的一步，它能够提供高精度的地理信息数据，对于地图制作、三维建模等领域有着广泛的应用。

然而，传统的立体匹配方法存在着计算量大、匹配精度低等问题。因此，本论文针对这些问题进行了深入研究。首先，对传统的立体匹配方法进行了分析和总结，找出了其中存在的问题和不足。然后，提出了一种基于局部特征的快速立体匹配算法，并进行了详细的实验验证。

该研究采用了SIFT（尺度不变特征变换）算法对影像进行特征提取，并利用RANSAC（随机抽样一致性）算法进行特征匹配。通过对匹配点进行筛选和优化，最终得到了精确的立体匹配结果。实验结果表明，该算法在计算速度和匹配精度方面相比传统方法具有明显的优势。

总的来说，《李迎松.摄影测量影像快速立体匹配关键技术研究[d].2018》论文通过对传统立体匹配方法的问题进行分析和总结，提出了一种基于局部特征的快速立体匹配算法，并通过实验证明了算法的有效性和优越性。该论文对于摄影测量领域的研究具有一定的参考价值。

相关问题

基于POS数据求解数字摄影测量影像邻接矩阵的代码

基于POS数据计算数字摄影测量影像的邻接矩阵需要更复杂的算法和处理步骤，因为POS包含了相机的位置和姿态信息以下是一个示例代码，用计算基于POS数据的数字摄影测影像的邻接矩阵。

import numpy as np
import cv2

def compute_adjacency_matrix(image, pos_data):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算图像梯度
    gradient_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    gradient_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    
    # 计算梯度幅值
    gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x**2 + gradient_y**2)
    
    # 计算邻接矩阵
    adjacency_matrix = np.zeros((pos_data.shape[0], pos_data.shape[0]))
    
    for i in range(pos_data.shape[0]):
        for j in range(pos_data.shape[0]):
            if i != j:
                # 计算两个POS数据之间的距离
                distance = np.linalg.norm(pos_data[i] - pos_data[j])
                
                # 计算连接权重
                weight = gradient_magnitude[int(pos_data[i][1]), int(pos_data[i][0])] * \
                         gradient_magnitude[int(pos_data[j][1]), int(pos_data[j][0])] / distance
                
                adjacency_matrix[i, j] = weight
    
    return adjacency_matrix

# 读取影像数据
image = cv2.imread('image.jpg')

# 读取POS数据
pos_data = np.loadtxt('pos_data.txt')

# 计算邻接矩阵
adjacency_matrix = compute_adjacency_matrix(image, pos_data)

print(adjacency_matrix)

在这个示例代码中，我们假设POS数据是一个二维数组，每一行表示一个相机的位置和姿态信息。我们使用OpenCV库来加载影像数据，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Sobel算子计算图像的梯度，以获得图像中各个像素的梯度幅值。接下来，我们根据POS数据计算两个相机之间的距离，并使用距离、像素梯度幅值等因素来计算连接权重。最后，我们根据连接权重构建邻接矩阵。

请注意，这只是一个示例代码，实际上，在数字摄影测量中，生成基于POS数据的邻接矩阵需要更复杂的算法和处理步骤，如相机标定、三维点云匹配等。具体的实现方法还需要根据具体的需求和数据情况进行调整。

倾斜摄影测量密集匹配结果

倾斜摄影测量中的密集匹配结果是指通过对倾斜摄影图像进行处理和分析，获取到的点云数据以及对应的表面模型。这些点云数据和表面模型可以用于三维建模、地形分析、遥感应用等领域。

在倾斜摄影测量中，密集匹配是指将多幅倾斜摄影图像中的像素点进行匹配，从而得到相应的点云数据和表面模型。这个过程中需要使用到一些计算机视觉技术，比如特征提取、匹配算法等。同时，也需要考虑到光照、阴影、遮挡等因素对匹配的影响。

最终，通过密集匹配得到的点云数据和表面模型，可以用于生成高精度的地形模型、建筑物模型等。