- •Экзаменационные вопросы по дисциплине «Фотограмметрия » для студентов инженерного факультета специальности 1-56 01 01 Землеустройство
- •Лекция1 Теория дешифрирования аэро- и космических снимков.
- •2. Визуальный метод дешифрирования, прямые и косвенные признаки дешифрирования.
- •Информационные свойства снимков с точки зрения визуального дешифрирования
- •4. Материалы используемые при визуальном дешифрировании
- •Генерализация информации при дешифрировании. Критерии качества дешифрирования.
- •1.Оптические свойства элементов ландшафта. Характеристики отражательной способности
- •Лекция 2
- •Оптические свойства элементов ландшафта. Характеристики отражательной способности.
- •Визуальный метод дешифрирования.Способы визуального дешифрирования.
- •.Линейные измерения при визуальном дешифрировании.
- •2.Способы визуального дешифрирования.
- •3.Линейные измерения при визуальном дешифрировании.
- •Генерализация информации при дешифрировании. Критерии качества дешифрирования.
- •Лекция 3 Машинно-визуальное и автоматизированное дешифрированиематериалов аэрокосмических съемок
- •1.Преобразование исходных изображений при машино-визуальном и автоматизированном дешифрирование
- •1.Преобразование контрастности
- •2. Квантование.
- •6. Синтезирование цветных изображений
- •7.Синергизм снимков.
- •Лекция 4 . Дешифрированиеаэрофотоснимков для составления сельскохозяйственных планов и карт. Топографическое дешифрирование.
- •Задачи и содержание с/х дешифрирования.
- •Дешифрирование сельских населенных пунктов для крупномасштабного картографирования.
- •1.Задачи и содержание с/х дешифрирования.
- •2.Объекты с/х дешифрирования и их признаки.
- •3. Технология работ прис.Х дешифрировании. Требование к качеству дешифрирования, нормы генерализации и информации.
- •Лекция 5 пространственнаяфототриангуляция
- •Сущность пространственнойфототриангуляции. Классификация методов.
- •2. Способ независимых моделей (построение блока в фотограмметрических и геодезических системах, шарнирный эффект) .Уравнивание связок проектирующих лучей (способ связок)
- •3. Точность фототриангуляционных сетей. Требования к густоте и размещению опорных точек.
- •4. Программы построения и уравнивания сетей фототриангуляции
- •1Сущностьпространственнойфототриангуляции
- •Классификация методов фототриангуляции
- •2. Способ независимых моделей
- •Уравнивание связок проектирующих лучей
- •3. Точность фототриангуляционных сетей
- •Требования к густоте опорных точек
- •4.Программы построения и уравнивания сетей пространственной фототриангуляции
- •Лекция 6-7. Универсальные стереофотограмметрические приборы
- •1.Понятие об универсальных приборах. Аналоговые фотограмметрические приборы
- •2.Аналитические фотограмметрические приборы ,назначение функциональные возможности ( Стереонаграф, sd20, sd2000)
- •3.Фотограмметрическая обработка снимков на аналитических приборах
- •1.Понятие об универсальных приборах. Аналоговые фотограмметрические приборы
- •Особенности обработки снимков с преобразованными связками проектирующих лучей
- •Аналоговые фотограмметрические приборы
- •2.Аналитические фотограмметрические приборы ,назначение функциональные возможности ( Стереонаграф, sd20, sd2000)
- •Обработка снимков на аналоговых приборах
- •3.Фотограмметрическая обработка снимков на аналитических приборах
- •Лекция 8 Цифровые технологии обработки снимков.
- •Понятие о цифровых изображениях, система координат растрового изображения
- •Основные характеристики цифрового изображения. Фотометрические и геометрические преобразования.
- •3.Источники цифровых изображений ( сканеры, требования к качеству сканирования, цифровые съемочные системы)
- •1.Понятие о цифровых изображениях, система координат растрового изображения
- •Основные характеристики цифрового изображения. Фотометрические и геометрические преобразования.
- •Фотометрические и геометрические преобразования цифровых снимков
- •3.Источники цифровых изображений ( сканеры, требования к качеству сканирования, цифровые съемочные системы)
- •Лекция 9
- •1. Внутреннее ориентирование снимков
- •2.Выбор точек и построение фотограмметрических моделей
- •3. Построение и уравнивание фототриангуляционной сети
- •2.Цифровые модели рельефа. Способы построения цифровых моделей рельефа.
- •2.Нерегулярная цмр.
- •3.Модель на регулярной сетке
- •3.Создание цифровой модели рельефа в цфс (для цфс Photomod )
- •Типы моделей “Регулярная” модель
- •“Адаптивная” модель
- •“Гладкая” модель
- •Оптимизация модели
- •4.Ортотрансформирование снимков.
- •Построение ортофотоизображения в цфс.
- •6. Особенности фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования
Фотометрические и геометрические преобразования цифровых снимков
В процессе фотограмметрической обработки снимков возникает необходимость различного рода их преобразований, связанных как с улучшением читаемости, так и с изменением размеров изображения (например, при уменьшении или увеличении снимков в процессе их трансформирования). В первом случае говорят о фотометрической коррекции (оптических преобразованиях) цифрового изображения, а во втором – об изменении его геометрического разрешения или о геометрических преобразованиях.
Фотометрическая коррекция изображения, или оптические его преобразования, основаны на использовании связи между его компонентами, описываемой уравнением
, (11.6)
где
,
i
– оптические плотности элемента
изображения до и после фотометрической
коррекции; a
– функция, определяющая соотношение
между оптическими плотностями исходного
и преобразованного изображений; b
– параметр яркости.
Преобразования, описываемые уравнением (11.6), можно представить в виде графика (рис. 11.3), отражающего связь оптических плотностей элементов изображения до их коррекции (вертикальная ось) и после коррекции (горизонтальная ось).
Ф
отометрическая
коррекция выполняется путем изменения
яркости изображения, его контрастности
и характера соотношений между
оптическими плотностями до и после
их преобразования.
Изменение яркости выполняется путем уменьшения или увеличения параметра b каждого пиксела на одну и ту же величину, что приводит к тому, что все элементы корректируемого изображения становятся более светлыми или более темными. Изменение яркости группирует плотности к какому-либо одному (светлому или темному) краю спектра. На графике (рис. 11.3) это иллюстрируется смещением прямой 1 (или кривой 2) вдоль горизонтальной оси.
Изменение контрастности изображения выполняется с целью изменения различий между плотностями смежных элементов и улучшения таким образом читаемости границы между ними. Увеличение контрастности изображения выполняется следующим образом. Если оптическая плотность Iисхнекоторого элемента превышает среднее значение, то она увеличивается пропорционально уровню квантования, а если она менее среднего, то уменьшается. При этом значения плотностей пикселов как бы смещаются к краям спектра: темные тона становятся еще темнее, светлые – светлее, некоторые их значения исчезают, но границы между элементами изображения становятся более четкими. При уменьшении контрастности большие плотности уменьшаются, а малые – увеличиваются; при этом плотности группируются вблизи центра. Чрезмерное увеличение контрастности преобразует полутоновое изображение в бинарному, а чрезмерное уменьшение – ведет к его исчезновению.
На графике (рис. 11.3) рассмотренные преобразования соответствуют вращению прямой 1 (кривой 2) вокруг центральной точки.
Гамма-коррекция (тональная коррекция) изображения выполняется с целью увеличения или уменьшения его детальности, что достигается изменением передаточной функции aуравнения (11.6), определяющей характер преобразования. На графике (рис. 11.3) гамма-коррекция соответствует изменению кривизны и общего наклона линии 1 (или 2) .
При равномерной передаче оптической плотности (прямая 1 под углом 45 к координатным осям) их значения, соответствующие точкам AиA, одинаковы. Изменим передаточную функцию a уравнения (11.6) так, чтобы ей соответствовало уравнение кривой 2. Теперь плотности исходного изображения (точка A) будет соответствовать плотность скорректированного изображения A, причем AA.
Заметим, что неправильное использование гамма-коррекции может провести к уменьшению числа полутонов и преобладанию областей одного тона.
При обработке цветных изображений можно выполнить не только изменение яркости, контрастности или гамма-коррекцию, но и, меняя соотношение цветов, получить нужные оттенки.
Геометрические преобразования растрового изображения изменяют его геометрическое разрешение и корректируют радиометрические характеристики. Необходимость таких преобразований возникает, например, при трансформировании цифрового снимка по элементам внешнего ориентирования, в процессе которого изменяется масштаб изображения и положение его элементов относительно координатных осей. Сходная по характеру задача возникает при внутреннем ориентировании цифрового изображения.
В общем случае геометрические преобразования можно условно разделить на простые, требующие изменения только геометрического разрешения, и сложные, в результате которого выполняется изменение масштаба и поворот изображения.
П
ростые
преобразования
выполняются при изменении масштаба
изображения путем соответствующего
изменения геометрического разрешения,
когда каждому пикселу исходного
изображения соответствует пиксел
преобразованного с тем же или иным
геометрическим разрешением. При
этом формируется новая матрица,
элементам которой присваивается
радиометрическое разрешение
соответствующего ему исходного
изображения (рис. 11.4).
Сложные преобразования выполняются при трансформировании изображения, когда коэффициент увеличения различных его частей неодинаков или когда выполняется разворот на некоторый угол. Первая ситуация возникает при восстановлении, например, сетки квадратов по ее перспективе (рис. 2.10), а вторая – при внутреннем ориентировании снимка (рис. 10.2) . В обоих случаях (рис. 11.5) каждому пикселу формируемого изображения соответствует несколько пикселов или их частей исходного изображения, или наоборот.
С
ущность
выполняемых при этом геометрических
и оптических преобразований можно
видеть на рис. 11.5, где элементы строк
и столбцов исходного изображения
обозначены цифрами 1,
2, 3 и
буквами a,
b,
c.
Соответствующие элементы формируемого
изображения обозначены – цифрами
1,
2,
3
и буквами a,
b,
c.
Совместим левые нижние углы изображений
и положим, что элементу 1a
соответствуют фрагменты четырех
элементов исходного растра: 1a
(45%), 1b(35%),2a
(15%) и 2b(5%).
В этом случае оптическая плотность
формируемого элемента
1a
зависит от оптических плотностей
1a,
1b,
2a,
2b
элементов 1a,
1b,
2a
и 2b,
причем
=0,451a+0,351b+0,152a+0,052b,
Координаты элемента формируемого изображения находят по координатам соответствующего ему элемента исходного изображения, подставляя их в нужную формулу преобразования – трансформирования координат точек наклонного снимка (3.18), связи координат точек снимка и местности (3.12), внутреннего ориентирования снимка (10.5) или иную.
