CN110986888A - 一种航空摄影一体化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种航空摄影一体化方法，采用基于数字影像的小型航空摄影测量系统，系统由超轻型飞机平台、单面阵数码航空相机和数据处理系统组成，方法基于数码相机和超轻型飞机平台的航空摄影测量，包括如下步骤：步骤1，数码相机检校，采用自标定方法，用数码相机运动时拍出的序列图像之间的对应关系求解数码相机的参数；步骤2，外业数据获取；步骤3，内业数据处理，包括用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标，或者由双像立体采用后交‑前交解法得到地物的空间坐标，进行数据拼接和图幅裁剪，形成以图幅为单位的地物数据，进行格式转换到编辑系统直接进行航测内业编辑作业。

Description

一种航空摄影一体化方法

技术领域

本发明涉及摄影技术领域，特别是一种航空摄影一体化方法。

背景技术

摄影测量与遥感是从非接触成像和其他传感器系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体可靠信息的工艺、科学与技术。其中摄影测量侧重于提取几何信息，遥感侧重于提取物理信息，也就是说，摄影测量是从非接触成像系统，通过记录、量测、分析与表达等处理，获取地球及其环境和其他物体的几何、属性等可靠信息的工艺、科学与技术。航空摄影测量是由飞机按照一定要求的航线飞行，对地面摄影，影像与影像之间有一定的重叠度，沿飞行的航线方向的影像重叠(称为航向重叠)应不小于60％，相邻航线之间的影像重叠(称为旁向重叠)应不小于20％，属于国家经济、国防建设中测绘国家基本地形图与相应的地理信息系统GIS建设的最基本方法。

传统的航空摄影测量(航测)成图过程中，外业采用全野外调绘加小笔尖着墨，内业再进行测图的方法，然而这种方法已经不能满足数字化生产的需要，将外业调绘与内业测图合并为直接在原始影像上一步完成的航测内外业一体化方法已经成为航测成图的发展趋势。

发明内容

本发明的目的在于提供一种航空摄影一体化方法，采用基于数字影像的小型航空摄影测量系统，所述系统由超轻型飞机平台、单面阵数码航空相机和数据处理系统组成，所述方法基于数码相机和超轻型飞机平台的航空摄影测量，包括如下步骤：

步骤1，数码相机检校，采用自标定方法，用数码相机运动时拍出的序列图像之间的对应关系求解数码相机的参数；

步骤2，外业数据获取；

步骤3，内业数据处理，包括用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标，或者由双像立体采用后交-前交解法得到地物的空间坐标，进行数据拼接和图幅裁剪，形成以图幅为单位的地物数据，进行格式转换到编辑系统直接进行航测内业编辑作业。

优选的，所述步骤1包括：采用基于本质矩阵和基础矩阵的数码相机标定方法，所述方法首先找到两两图像之间匹配点的对应关系，求出基础矩阵F或者本质矩阵E，然后分解出数码相机的内外参数。

优选的，所述步骤1包括：采用基于Kruppa方程进行数码相机检校，利用绝对二次曲线和极线变换的推导出Kruppa方程，在两幅图像之间解出二次曲线的方程，求解出相机的内参数。

优选的，所述步骤1包括：基于主动视觉的标定方法进行数码相机检校，所述基于主动视觉的标定方法采用某个运动平台主动的控制数码相机的运动轨迹，并且运动的参数被精确的记录，利用已知的运动参数和图像信息计算出的内部参数和外部参数。

优选的，所述步骤1包括：采用分层逐步标定的方法进行数码相机检校，首先按照射影几何的层次关系对凸显该序列进行射影重建，然后利用约束条件计算数码相机内参数。

优选的，所述步骤2，包括控制点联测和影像获取，控制点联测采用常规控制测量手段，影像信息采用大面阵非量测数码相机获取，能直接获取大幅面数字影像，数码相机以超轻型飞机为平台并配以稳定装置，包括：

步骤21，踏勘与控制点布设；

步骤22，采用差分GPS，即DGPS测量方案进行外业控制点坐标测量，所有点均采用静态测量方式；

步骤23，进行GPS摄影站坐标的获取，采用两种方案，第一种是采用后差分动态GPS测量方法，即地面设置一台GPS基站，与机载摄影站GPS进行差分；第二种是采用PPP单点定位技术，即在地面不设置基站，两种方案设置的GPS采样频率均为20Hz，采用解算软件进行动态后差分数据解算，采用PPP解算软件进行GPS单点定位数据解算，曝光时刻摄影站坐标由采样点坐标内插获得，在一个地面控制点上架设基准站，移动站设在相机简易稳定平台的顶部，顶部与摄影站有一个固定的几何关系，其数学常量采用精密测量手段获得；

步骤24，进行航线设计，并进行航摄飞行。

优选的，所述步骤3的所述内业数据处理包括数字影像零级处理和数字摄影测量工作站处理，其中数字摄影测量工作站处理包括摄影测量数学解析、矢量测图及4D产品制作，具体包括：

步骤31，原始影像零级处理：利用影像重采样软件包对所获取的原始影像进行数据零级处理，以消除数码相机系统误差对测量几何精度的影像；

步骤32，利用自动空中三角测量软件对一定航高的影像数据进行区域网空三加密和平差；

步骤33，密集区JX4系统单像对数据处理：为了验证单像对测图精度，利用数字摄影测量工作站JX4系统将不同航摄飞行高度的密集区像对进行采点试验。

优选的，所述步骤3的所述用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标包括：在航测外业中，经过室内判绘和野外补绘得到各调绘片地物的像素点坐标，在得到空三资料后，用单像加DEM的方法进行纠正可得到像点的物方坐标，对单像进行内定向、绝对定向，使用单个像点坐标及其相应影像的外方位元素恢复各个像点的投影射线，投影射线与DEM表面相交得到对应像点的物方坐标；所述步骤3的所述后交-前交解法首先获得左、右影像的外方位元素，再用空间前方交会公式求出待定点坐标，此后利用前方交会公式求得任一待定点的坐标。

优选的，在实施步骤1后以及实施步骤2之前，还包括如下步骤：

由运动的数码相机获取的多视图像集估计数码相机外部参数和重建场景结构，包括特征的提取和匹配以及数码相机位姿估计和3D点坐标恢复；其中所述特征的提取包括：输入图像序列，然后对每张图像进行特征点的检测和匹配，使用检测到的匹配点进行基础矩阵F和单应矩阵H的估计；所述数码相机位姿估计和3D点坐标恢复包括输入上一阶段得到的特征匹配对和相机内部参数，计算相对应的tracks，生成连通图G，依赖G图以此估计相机外部参数并恢复特征点坐标，迭代执行直至完成整个场景3D点的恢复。

优选的，该方法还包括：采用分层匹配原理产生更好的估计特征点，从而获得更精确的匹配对以提高重建结果的精度，包括：

(1)SIFT特征点提取与匹配：在图像金字塔顶层使用SIFT进行特征点的提取和匹配，减少时间和内存的开销，使程序更具扩展性，该步骤包括：

a)生成图像金字塔：这一步为每幅图像构建一个高斯差分金字塔；

b)极值点检测：这一步遍历图像上的每一个点，找到各个点在不同尺度空间之间的极值点，将其作为检测到的SIFT的初始特征点；

c)确定特征点主方向：这一步使用梯度直方图为上一步检测得到的每一个关键点设置一个主方向，这个方向确定了该点的灰度明暗分布；

d)特征点描述符生成：这一步先将数码相片的坐标轴X轴进行旋转，使得坐标轴与步骤c得到的关键点的主方向相重合，然后对每个关键点使用其4*4邻域内的像素点信息来描述，生成特征向量；

(2)逐层使用改进的NCC算法对初始匹配点中心位置进行调整，将SIFT匹配结果作为NCC校正的初始匹配集，结合特征点的尺度和旋转信息对旋转图像进行局部矫正，逐层执行改进后的归一化互相关匹配，依次对错配点位置进行修正得到精确的匹配对；所述改进的NCC算法是对坐标轴进行旋转，利用特征点主方向将搜索模板做相对旋转校正后利用NCC算法，将初始匹配点作为窗口的中心，待匹配的特征点从搜索窗口中心开始向四周移动，每次移动一个单位，遍历整个搜索窗口，得到所有的NCC系数，比较NCC系数，NCC系数最大时中心点位置为该匹配点的最终位置，如果该点为原始初始匹配点的位置，则不对该特征点的位置信息做改变，否则修改特征点文件，将新的匹配点位置作为匹配点中心位置；

(3)使用最小二乘匹配进一步提高匹配精度，在原图使用最小二乘匹配将图像匹配的精度进一步提高到亚像素级甚至1/100个像素，修改特征文件中特征点的位置信息，估计基础矩阵F和但应矩阵H，从而改变tracks的计算和连通图G，最终提高三维重建的精度，同时，分别设置SIFT,NCC和LSM的阈值，作为一个过滤器以剔除误配点，包括：

a)采用NCC相关系数对初始匹配点进行修正，得到准确度较高的初始值，分别对图像的匹配点进行几何变形改正；

b)重复采样，得到匹配点辐射改正后的灰度值；

c)计算实际窗口与搜索窗口间的相关系数，判断是否符合迭代条件，此处设置一个永固剔除误配点的阈值；

d)计算系统变形参数；

e)计算最佳匹配点位置。

本发明的有益效果：超轻型飞机小数码航空摄影测量应用于大比例尺地形图测绘在精度指标、飞行质量、技术指标、可操作性、可行性等方面均能满足要求，且GPS辅助数码空中三角测量技术的应用大大减少了地面控制点的数量，从而改进了作业方式，降低了作业难度，特别是PPP技术应用下采取这种航测内外业一体化思想成图，改进了生产方式，提高了生产效率。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

图1表示根据本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

参见图1，航空摄影一体化方法，采用基于数字影像的小型航空摄影测量系统，所述系统由超轻型飞机平台、单面阵数码航空相机和数据处理系统组成，所述方法基于数码相机和超轻型飞机平台的航空摄影测量，包括如下步骤：

步骤1，数码相机检校，采用自标定方法，不需要标定物作为参照，也不要求数码相机按照某个特定的轨迹做运动，只需要用数码相机运动时拍出的序列图像之间的对应关系求解数目相机的参数。

本实施例中采用基于本质矩阵和基础矩阵的数码相机标定方法。该方法首先找到两两图像之间匹配点的对应关系，求出基础矩阵F或者本质矩阵E，然后分解出数码相机的内外参数。

这种标定方法的原理在于：在同一个参考世界坐标系下，某个空间物体所在的不同数码相机成像中存在一定的对应关系，该点与两个数码相机光心组成一个三角形平面，该平面约束着这两幅图像的几何关系，将这一几何关系称为对极几何关系。对极几何是两幅图像之间内在的映射几何，其独立于相机拍摄的环境，仅与两摄像机的内参和相对姿态有关。例如两个相机观察空间中某点M，相机光心分别为C和C’，M点在两个数码相机的成像分别为m和m’，光心的连接线CC’称为基线，通过基线的平面n称为极平面，全体极平面构成共基线的平面束。极平面n与两个像平面的交线l和l’叫做极线，极平面上的所有点在图像上的投影点都落在极线上。OO’与像平面的交点称为极点，由于所有极平面都通过极线，所以第一个像平面所有极线都交于极点e，同样第二个像平面所有极线都交于极点e’。在图像匹配过程中，利用对极几何关系可以确定空间某点M在两幅图像上的匹配点肯定落在极线上，从而大大减少了寻找匹配点时的搜索范围。相反，如果已知两幅图像中的一对匹配点的位置，可以通过匹配点位置和摄像机光心位置来恢复这一极线几何。

作为一个替换实施例，可以基于Kruppa方程进行数码相机检校，利用绝对二次曲线和极线变换的推导出Kruppa方程，该标定方法不需要将图像序列进行统一处理，只要在两幅图像之间解出二次曲线的方程，就可以求解出相机的内参数，该方法的求解过程是非线性的，噪声对求解过程影像很大。

作为另一个替换实施例，可以基于主动视觉进行数码相机检校，该标定方法的原理就是采用某个运动平台主动的控制数码相机的运动轨迹，并且运动的参数被精确的记录，利用已知的运动参数和图像信息计算出的内部参数和外部参数，算法简单，数码相机在可精确控制的平台运动。

作为另一个可替换实施方式，采用分层逐步标定的方法进行数码相机检校，首先按照射影几何的层次关系对凸显该序列进行射影重建，然后利用约束条件计算数码相机内参数。

步骤2，外业数据获取；

步骤3，内业数据处理，包括用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标，或者由双像立体采用后交-前交解法得到地物的空间坐标，进行数据拼接和图幅裁剪，形成以图幅为单位的地物数据，进行格式转换到编辑系统直接进行航测内业编辑作业。

其中用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标包括：在航测外业中，经过室内判绘和野外补绘得到各调绘片地物的像素点坐标，在得到空三资料后，用单像加DEM的方法进行纠正可得到像点的物方坐标。其单像加DEM进行纠正的原理在于：对单像进行内定向、绝对定向，使用单个像点坐标及其相应影像的外方位元素恢复各个像点的投影射线，投影射线与DEM表面相交得到对应像点的物方坐标。

其中后交-前交解法首先要得到左、右影像的外方位元素，再用空间前方交会公式求出待定点坐标，此后利用前方交会公式求得任一待定点的坐标，其中的空间前方交会公式的形式和参数可参见武汉测绘科技大学出版社出版的数字摄影测量学的公式2-2-9。

其中对于步骤1，相机检校因CCD面阵较大(一般大于4k*4k)，必须采用室外控制场检校法。

对于步骤2，包括控制点联测和影像获取，控制点联测采用常规控制测量手段，影像信息采用大面阵非量测数码相机获取，能直接获取大幅面数字影像，数码相机以超轻型飞机为平台并配以稳定装置。

对于步骤3，内业数据处理包括数字影像零级处理和数字摄影测量工作站处理，其中数字摄影测量工作站处理包括摄影测量数学解析、矢量测图及4D产品制作。具体包括：

步骤31，原始影像零级处理：利用影像重采样软件包对所获取的原始影像进行数据零级处理，以消除数码相机系统误差对测量几何精度的影像；

步骤32，利用自动空中三角测量软件对750m航高的影像数据进行区域网空三加密和平差。本实施例中，计算时设定定向点平面限差0.2m，高程点限差0.3m；检查点平面限差0.3m，高程限差0.4m；公共点平面限差0.4m，高程限差0.5m。光束法平差时，全部连接点参与平差，地面控制点全定位20，附加参数36个。经解析计算，精度较高。其中所计算的误差包括XYZ三个方向的，平差方法包括二次多项式法和三次多项式法。

步骤33，密集区JX4系统单像对数据处理：为了验证单像对测图精度，利用数字摄影测量工作站JX4系统将航摄飞行高度分别为300m、400m和700m的密集区像对共5对进行采点试验，像对范围内有近40个地标点，经试验，精度较高。

本实施例的数码航空摄影测量采用基于GPS辅助空中三角测量的摄影测量方案，针对1：2000测图精度进行试验，主要工作流程包括外业和内业两大步骤，也就是对应步骤2和步骤3。

对于步骤2，航测外业包括：

步骤21，踏勘与控制点布设：踏勘与控制点的设计利用了测区内原有1：5万地形图，采用手持GPS(etrex-VISTA型)进行导航选点。测区内共计布设了60个控制标记点，布设间隔400m(旁向)*800m(航向)，测区范围的四个角点为埋石控制点，其余的点为木桩检查点，因航摄影像的需要，所有点均铺设有地标；

步骤22，采用差分GPS，即DGPS测量方案进行外业控制点坐标测量，所有点均采用静态测量方式，其中四个角控制点(GCP2\GCP6\GCP32\GCP36)同步观测时间为4个小时，其余检查点采用快速静态观测方法，同步观测时间为30-40分钟；

步骤23，进行GPS摄影站坐标的获取，可以采用两种方案，第一是采用后差分动态GPS测量方法，即地面设置一台GPS基站，与机载摄影站GPS进行差分；第二种是采用PPP单点定位技术，即在地面不设置基站，两种方案设置的GPS采样频率均为20Hz。采用结算软件进行动态后差分数据解算，采用PPP解算软件进行GPS单点定位数据解算，曝光时刻摄影站坐标由采样点坐标内插获得，在一个地面控制点上架设基准站，移动站设在相机简易稳定平台的顶部，顶部与摄影站有一个固定的几何关系，其数学常量采用精密测量手段获得。

为了实现曝光时刻的GPS摄影站数据记录，采用脉冲输出技术，即将GPS的标志信号的一端通过Mark线与GPS接收机用于输入脉冲信号的一端相连，将GPS的标志信号的另一端通过快门线与数码相机用于输出脉冲信号的曝光信号输出端相连，从而在按下快门进行曝光时，GPS实时接收到曝光脉冲信号，从而获取曝光时刻的摄影站记录M_ark点。

步骤24，进行航线设计，并进行航摄飞行，本实施例中采用GPS辅助空中三角测量方式，成图比例尺为1：2000，航摄面积为64平方千米，因此航测设计航高为850m，地面分辨率为20cm，共设计7条航线，航线按照南北向设计，其中5条为基本航线，航线间隔为800m，2条为构架航线，预备航线长1.5km。航向重叠度约65％，旁向重叠度为15％，摄影基线长度为640m。航摄为云下摄影，风力4级左右，晴好，航摄采用手持GPS定点曝光，摄影站曝光点共计312个。

对于步骤3航测内业，包括：

步骤31’，GPS点坐标解算

GPS坐标测量采用Trimble5700系统，系统标称精度为静态或准静态：5mm+1ppm，RTK或后处理动态差分：20mm+1ppm；

计算软件完成对RTK数据、后处理的GPS数据和常规测量数据的测量，单点定位PPP解算软件为TRIP；

平面采用CGS2000坐标系统，高程采用国家1985黄海高程系。

步骤32’，GPS辅助空三解算

计算采用测区四周四个地面点GCP2/GCP6/GCP32/GCP36和空间312个摄影站点作为控制点(含构架航线摄影站点)，设置的地面控制点权为20，摄影站控制点平面权为10，高程权为2，其余地面控制点均作为检查点，本测区最大高程为3190.966m，最小高程为2930.556。

在实施步骤1后以及实施步骤2之前，还包括如下步骤：

由运动的数码相机获取的多视图像集估计数码相机外部参数和重建场景结构，包括特征的提取和匹配以及数码相机位姿估计和3D点坐标恢复。其中所述特征的提取包括：输入图像序列，然后对每张图像进行特征点的检测和匹配，使用检测到的匹配点进行基础矩阵F和单应矩阵H的估计；所述数码相机位姿估计和3D点坐标恢复包括输入上一阶段得到的特征匹配对和相机内部参数，计算相对应的tracks，生成连通图G，依赖G图以此估计相机外部参数并恢复特征点坐标，迭代执行直至完成整个场景3D点的恢复。

本实施例中，还可以采用分层匹配原理产生更好的估计特征点，从而获得更精确的匹配对以提高重建结果的精度，包括：

(1)SIFT特征点提取与匹配：在图像金字塔顶层使用SIFT进行特征点的提取和匹配，减少时间和内存的开销，使程序更具扩展性，该步骤包括：

a)生成图像金字塔：这一步为每幅图像构建一个高斯差分金字塔；

b)极值点检测：这一步遍历图像上的每一个点，找到各个点在不同尺度空间之间的极值点，将其作为检测到的SIFT的初始特征点；

c)确定特征点主方向：这一步使用梯度直方图为上一步检测得到的每一个关键点设置一个主方向，这个方向确定了该点的灰度明暗分布；

d)特征点描述符生成：这一步先将数码相片的坐标轴X轴进行旋转，使得坐标轴与步骤c得到的关键点的主方向相重合，然后对每个关键点使用其4*4邻域内的像素点信息来描述，生成特征向量。

生成SIFT特征向量后就可以进行特征点的匹配，该过程选取特征向量的欧式距离作为判断两点相似的度量。在SIFT算法中，要选取距离最近和次近的两个特征点，假设其欧式距离分别为d1，d2，在这两个关键点中，如果两者的比值小于某个比例阈值，即d＝d1/d2<r，则说明该点在匹配图像中找到了相应的匹配点。阈值的大小影响匹配点的数目和匹配的正确率，阈值越大，得到的匹配对就越多，但是存在的误配现象也越多，阈值越小，匹配点数目越少，但匹配关系更加稳定。使用欧式距离作为相似性度量的匹配后，由于图像存在噪声，得到的匹配点可能会存在误配的情况，使用RANSAC算法进行误配点的剔除。

(2)逐层使用改进的NCC算法对初始匹配点中心位置进行调整，将SIFT匹配结果作为NCC校正的初始匹配集，结合特征点的尺度和旋转信息对旋转图像进行局部矫正，逐层执行改进后的归一化互相关匹配，依次对错配点位置进行修正得到精确的匹配对。

改进的NCC算法的提出是由于NCC不适用于图像存在旋转的情况，而基于地面航拍图像的三维重建中，数据的采集是通过小型无人机按照一定的轨道拍摄所得，由于风力等自然条件的影响，小型无人机在航拍过程中会出现航线偏移或晃动，使得获取的图像存在旋转，因此在计算NCC系数之前要对图像进行局部校正。因此改进的NCC算法是对坐标轴进行旋转，利用特征点主方向将搜索模板做相对旋转校正后利用NCC算法，原理在于：将初始匹配点作为窗口的中心，待匹配的特征点从搜索窗口中心开始向四周移动，每次移动一个单位，遍历整个搜索窗口，得到所有的NCC系数，比较NCC系数，NCC系数最大时中心点位置为该匹配点的最终位置，如果该点为原始初始匹配点的位置，则不对该特征点的位置信息做改变，否则修改特征点文件，将新的匹配点位置作为匹配点中心位置。

(3)使用最小二乘匹配进一步提高匹配精度，在原图使用最小二乘匹配将图像匹配的精度进一步提高到亚像素级甚至1/100个像素，修改特征文件中特征点的位置信息，估计基础矩阵F和但应矩阵H，从而改变tracks的计算和连通图G，最终提高三维重建的精度，同时，分别设置SIFT,NCC和LSM的阈值，作为一个过滤器以剔除误配点，包括：

a)采用NCC相关系数对初始匹配点进行修正，得到准确度较高的初始值，分别对图像的匹配点进行几何变形改正；

b)重复采样，得到匹配点辐射改正后的灰度值；

c)计算实际窗口与搜索窗口间的相关系数，判断是否符合迭代条件，此处设置一个永固剔除误配点的阈值；

d)计算系统变形参数；

e)计算最佳匹配点位置。

超轻型飞机小数码航空摄影测量应用于大比例尺地形图测绘在精度指标、飞行质量、技术指标、可操作性、可行性等方面均能满足要求，且GPS辅助数码空中三角测量技术的应用大大减少了地面控制点的数量，从而改进了作业方式，降低了作业难度，特别是PPP技术应用下采取这种航测内外业一体化思想成图，改进了生产方式，提高了生产效率。

虽然本发明已经参考特定的说明性实施例进行了描述，但是不会受到这些实施例的限定而仅仅受到附加权利要求的限定。本领域技术人员应当理解可以在不偏离本发明的保护范围和精神的情况下对本发明的实施例能够进行改动和修改。

Claims (10)

1.一种航空摄影一体化方法，其特征在于：采用基于数字影像的小型航空摄影测量系统，所述系统由超轻型飞机平台、单面阵数码航空相机和数据处理系统组成，所述方法基于数码相机和超轻型飞机平台的航空摄影测量，包括如下步骤：

步骤1，数码相机检校，采用自标定方法，用数码相机运动时拍出的序列图像之间的对应关系求解数码相机的参数；

步骤2，外业数据获取；

步骤3，内业数据处理，包括用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标，或者由双像立体采用后交-前交解法得到地物的空间坐标，进行数据拼接和图幅裁剪，形成以图幅为单位的地物数据，进行格式转换到编辑系统直接进行航测内业编辑作业。

2.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤1包括：采用基于本质矩阵和基础矩阵的数码相机标定方法，所述方法首先找到两两图像之间匹配点的对应关系，求出基础矩阵F或者本质矩阵E，然后分解出数码相机的内外参数。

3.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤1包括：采用基于Kruppa方程进行数码相机检校，利用绝对二次曲线和极线变换的推导出Kruppa方程，在两幅图像之间解出二次曲线的方程，求解出相机的内参数。

4.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤1包括：基于主动视觉的标定方法进行数码相机检校，所述基于主动视觉的标定方法采用某个运动平台主动的控制数码相机的运动轨迹，并且运动的参数被精确的记录，利用已知的运动参数和图像信息计算出的内部参数和外部参数。

5.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤1包括：采用分层逐步标定的方法进行数码相机检校，首先按照射影几何的层次关系对凸显该序列进行射影重建，然后利用约束条件计算数码相机内参数。

6.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤2包括控制点联测和影像获取，控制点联测采用常规控制测量手段，影像信息采用大面阵非量测数码相机获取，直接获取大幅面数字影像，数码相机以超轻型飞机为平台并配以稳定装置，包括：

步骤21，踏勘与控制点布设；

步骤22，采用差分GPS，即DGPS测量方案进行外业控制点坐标测量，所有点均采用静态测量方式；

步骤23，进行GPS摄影站坐标的获取，采用两种方案，第一种是采用后差分动态GPS测量方法，即地面设置一台GPS基站，与机载摄影站GPS进行差分；第二种是采用PPP单点定位技术，即在地面不设置基站，两种方案设置的GPS采样频率均为20Hz，采用解算软件进行动态后差分数据解算，采用PPP解算软件进行GPS单点定位数据解算，曝光时刻摄影站坐标由采样点坐标内插获得，在一个地面控制点上架设基准站，移动站设在相机简易稳定平台的顶部，顶部与摄影站有一个固定的几何关系，其数学常量采用精密测量手段获得；

步骤24，进行航线设计，并进行航摄飞行。

7.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤3的所述内业数据处理包括数字影像零级处理和数字摄影测量工作站处理，其中数字摄影测量工作站处理包括摄影测量数学解析、矢量测图及4D产品制作，具体包括：

步骤31，原始影像零级处理：利用影像重采样软件包对所获取的原始影像进行数据零级处理，以消除数码相机系统误差对测量几何精度的影像；

步骤32，利用自动空中三角测量软件对一定航高的影像数据进行区域网空三加密和平差；

步骤33，密集区JX4系统单像对数据处理：为了验证单像对测图精度，利用数字摄影测量工作站JX4系统将不同航摄飞行高度的密集区像对进行采点试验。

8.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于所述步骤3的所述用内业加密资料和DEM对单像外业地物采集成果进行纠正的方法得到空间坐标包括：在航测外业中，经过室内判绘和野外补绘得到各调绘片地物的像素点坐标，在得到空三资料后，用单像加DEM的方法进行纠正可得到像点的物方坐标，对单像进行内定向、绝对定向，使用单个像点坐标及其相应影像的外方位元素恢复各个像点的投影射线，投影射线与DEM表面相交得到对应像点的物方坐标；所述步骤3的所述后交-前交解法首先获得左、右影像的外方位元素，再用空间前方交会公式求出待定点坐标，此后利用前方交会公式求得任一待定点的坐标。

9.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于在实施步骤1后以及实施步骤2之前，还包括如下步骤：

由运动的数码相机获取的多视图像集估计数码相机外部参数和重建场景结构，包括特征的提取和匹配以及数码相机位姿估计和3D点坐标恢复；其中所述特征的提取包括：输入图像序列，然后对每张图像进行特征点的检测和匹配，使用检测到的匹配点进行基础矩阵F和单应矩阵H的估计；所述数码相机位姿估计和3D点坐标恢复包括输入上一阶段得到的特征匹配对和相机内部参数，计算相对应的tracks，生成连通图G，依赖G图以此估计相机外部参数并恢复特征点坐标，迭代执行直至完成整个场景3D点的恢复。

10.根据权利要求1所述的一种航空摄影一体化方法，其特征在于该方法还包括：采用分层匹配原理产生更好的估计特征点，从而获得更精确的匹配对以提高重建结果的精度，包括：

(1)SIFT特征点提取与匹配：在图像金字塔顶层使用SIFT进行特征点的提取和匹配，减少时间和内存的开销，使程序更具扩展性，该步骤包括：

a)生成图像金字塔：这一步为每幅图像构建一个高斯差分金字塔；

b)极值点检测：这一步遍历图像上的每一个点，找到各个点在不同尺度空间之间的极值点，将其作为检测到的SIFT的初始特征点；

c)确定特征点主方向：这一步使用梯度直方图为上一步检测得到的每一个关键点设置一个主方向，这个方向确定了该点的灰度明暗分布；

d)特征点描述符生成：这一步先将数码相片的坐标轴X轴进行旋转，使得坐标轴与步骤c得到的关键点的主方向相重合，然后对每个关键点使用其4*4邻域内的像素点信息来描述，生成特征向量；

(2)逐层使用改进的NCC算法对初始匹配点中心位置进行调整，将SIFT匹配结果作为NCC校正的初始匹配集，结合特征点的尺度和旋转信息对旋转图像进行局部矫正，逐层执行改进后的归一化互相关匹配，依次对错配点位置进行修正得到精确的匹配对；所述改进的NCC算法是对坐标轴进行旋转，利用特征点主方向将搜索模板做相对旋转校正后利用NCC算法，将初始匹配点作为窗口的中心，待匹配的特征点从搜索窗口中心开始向四周移动，每次移动一个单位，遍历整个搜索窗口，得到所有的NCC系数，比较NCC系数，NCC系数最大时中心点位置为该匹配点的最终位置，如果该点为原始初始匹配点的位置，则不对该特征点的位置信息做改变，否则修改特征点文件，将新的匹配点位置作为匹配点中心位置；

(3)使用最小二乘匹配进一步提高匹配精度，在原图使用最小二乘匹配将图像匹配的精度进一步提高到亚像素级甚至1/100个像素，修改特征文件中特征点的位置信息，估计基础矩阵F和但应矩阵H，从而改变tracks的计算和连通图G，最终提高三维重建的精度，同时，分别设置SIFT,NCC和LSM的阈值，作为一个过滤器以剔除误配点，包括：

a)采用NCC相关系数对初始匹配点进行修正，得到准确度较高的初始值，分别对图像的匹配点进行几何变形改正；

b)重复采样，得到匹配点辐射改正后的灰度值；

c)计算实际窗口与搜索窗口间的相关系数，判断是否符合迭代条件，此处设置一个永固剔除误配点的阈值；

d)计算系统变形参数；

e)计算最佳匹配点位置。

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