有着150 年左右历史的摄影测量技术随着计算机技术和数码相机技术的发展发生了深刻的变化,它的发展过程经历了模拟、解析和数字摄影三个阶段。最初它应用于航空、航天等高端测量领域,获取地图信息或地球表面地理信息。目前由于计算机硬件和数码相机价格的大幅降低使得该技术的应用逐步延伸到工业领域,对工业产品及其零部件进行测量。相对于航空航天远景摄影测量而言,由此产生了数字近景摄影测量技术。随着该技术的广泛应用它自身会不断地成熟和完善,考虑到它今后广阔的发展前景和高新技术的性质,我们选择了本研究课题。摄影测量是测量学科的分支,它是由摄影获得的相片上的数据计算被测物体上某些部位的空间(三维)坐标值而进行测量的一门测量技术。其最终目标是采用三角测量方法恢复场景的深度信息。三角测量法是指相机从两个或两个以上不同方位对同一场景点进行拍摄,利用两幅或多幅相片的视差恢复深度信息的一种方法。要完成计算场景中点的坐标值,就必须知道每次相机拍摄时的外部方位和本身内部参数,但要知道这些则又要事先知道场景中一些点的坐标值,这样它们相互是矛盾的。解决这对矛盾的秘密武器(或者说核心技术)—成组调整法能同时将二者计算出来。成组调整法的实质是用非线性二乘法同时优化方程中的所有参数,使通过每张相片计算出来的场景坐标值与估算出的均值其均方误差最小。要保证此方法的顺利实施,必须能够自动匹配不同相片上的‘同名点’—即对应的同一场景点。为了让待测特征点清晰且亮度明显高于物体上的其它非测量点,以便于将这些点从图像中提取出来进行计算,我们提出了用反光材料标示特征点的方法。文中对整个摄影测量的过程策划进行了详细论述,重点分析了影响测量精度的因素以及保证高精度测量应采取的措施。我们在这个课题的研究过程中,重点放在以下内容:1. 全面研究了摄影测量的发展历史和测量原理;2. 认真研究了摄影测量的过程及策划高精度摄影测量的先决条件;3. 重点研究了数字摄影测量的数学理论,包括投影几何学、优化算法、线性回归等。用这些算法求解三个核心矩阵,即:投影矩阵、本征矩阵、基础矩阵。从这些矩阵中分离出相机的内部参数和外方位参数(含旋转矩阵和平移向量),以及利用投影矩阵进行三维场景重构的方法。4. 通过设计相关步骤和算法使用Matlab 编程对上述理论进行验证,判断其实用性及存在的不足。主要包括①提出了手动选择像点和匹配像点的方法;②Harris角点提取原理的改进与实现;③用两组不同性质的图案相片对相机进行标定,计