摄像测量学：geomagic studio 12在图像目标定位中的应用

这篇资料主要讨论了基于图像的测量技术，特别是geomagic studio 12中的直接相关方法。文章强调了实际图像目标模板的选择和使用，以及相关法在图像匹配中的几种数学形式。模板选取是从实际图像中提取目标特征，适用于无法建立理想模板的情况，但需要处理实际图像中的噪声。文中提到了直接相关和协方差（均值归一化）相关两种数学形式。 1. **实际图像目标模板**： - 在实际操作中，可以通过已知目标位置的图像创建模板，选择以目标为中心的局部灰度图像矩阵。 - 模板通常选择奇数尺寸，非整像素点可通过插值计算灰度值，亚像素定位能进一步提高精度。 - 模板应从特征明显、稳定且受噪声影响小的图像中选取，可以是立体图像的一幅或图像序列的第一帧。 2. **直接相关法**： - 直接相关函数衡量图像f(x, y)和模板g(i, j)在空间和灰度上的相似度，最大相关值位置指示目标位置。 3. **协方差（均值归一化）相关法**： - 这种方法减去了图像和模板各自窗口的灰度均值，有助于去除背景影响，提高定位精度。 - 对于灰度特征一致但背景灰度差异较大的情况，协方差相关法能增强相关函数的峰值，提升定位准确性。 4. **摄像测量学概述**： - 摄像测量学是摄影测量、光学测量和计算机视觉的交叉学科，专注于从数字图像中获取三维信息。 - 它包括成像投影关系的研究和图像目标的高精度识别定位，强调摄像系统的标定以实现高精度测量。 - 摄像测量的发展历程从早期的摄影测量演变为现在的高精度、自动化技术，普通相机也能通过标定用于测量。 5. **摄像测量学的关键技术**： - 高精度标定：摄像测量的核心，确保图像与三维空间的关联。 - 自动识别与匹配：利用计算机视觉和图像分析技术，从图像中准确提取和匹配目标。 这篇文章涵盖了图像测量中的模板选择策略、相关运算的数学原理，以及摄像测量学的基本概念和发展历程，这些知识点对于理解图像处理和测量技术至关重要。