摄像测量学：光束法平差求解流程与参数优化

摄像测量学是一门新兴的交叉学科，源于摄影测量学、光学测量和计算机视觉的融合。它主要处理数字序列图像，通过摄像机或照相机捕捉动态或静态景物的图像，然后利用数字图像处理和计算机视觉技术解析图像，从而精确测量目标的结构参数或运动参数。摄像测量的内涵包括两个关键方面： 1. **物体成像投影关系**：研究二维图像如何反映三维空间物体，这是测量学的核心内容，着重于理解图像与实际物体的空间关系。 2. **图像目标自动识别和定位**：随着计算机视觉技术的进步，摄像测量越来越关注从图像中自动提取并精确匹配目标，区别于常规图像处理，摄像测量对目标定位的精度要求更高。 在实际应用中，获取摄像机参数的初值是一个关键步骤。一种方法是基于序列图像的自标定，这种方法相对灵活，仅需一个已知尺度作为初始参照。首先，粗略地标记坐标可以作为标志的位置初值，然后利用这些标记作为控制点，计算相机的主点、等效焦距以及平移和旋转等参数。对于没有初始位置的参考点，通过交会在各拍摄角度下的坐标计算，得出所有平差优化所需的参数。 另一个重要环节是构建约束条件方程。这些方程通常基于标定参考点之间已知的结构关系，例如两点之间的固定距离或三点共线等几何约束。这些约束有助于优化求解过程，确保结果的准确性。 摄像测量学的发展历程中，摄影测量、光学测量的传统技术与计算机视觉的结合推动了其进步。早期，摄影测量侧重于专业相机和专门标定设备，而现在，普通摄像机和照相机通过各种标定方法也能实现高精度测量，使得摄像测量技术得以广泛应用。 摄像系统的高精度标定是摄像测量的关键，这涉及到如何将图像与成像系统的参数紧密结合，以进行二维与三维的定量测量。传统摄影测量与摄像测量的不同之处在于后者需要更多的图像处理和计算机算法支持，以适应更广泛的设备和应用场景。随着技术的发展，摄像测量学将继续拓展其应用领域，包括工业检测、机器人导航、自动驾驶等。