攝影測量學(xué)是測繪領(lǐng)域中使用二維影像進(jìn)行三維測量的一個學(xué)科；而計算機(jī)視覺則是利用影像形成對周圍世界的認(rèn)識，其中一個重要的研究課題就是恢復(fù)影像中的三維信息。因此可以發(fā)現(xiàn)，兩個學(xué)科的研究目標(biāo)是具有一定程度的相似，然而兩者不可避免的存在許多區(qū)別個差異。雖然隨著學(xué)科的快速發(fā)展，兩者間的差異逐漸減小；但是我們依然有必要明白兩者之間的區(qū)別，從而加深對兩個學(xué)科的理解。
本系列博客的主要目的是對比兩個學(xué)科在三維重建領(lǐng)域異同，主要根據(jù)筆者對兩個學(xué)科的理解整理而成，如有錯誤請直接提出。

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攝影測量學(xué)

攝影測量是測繪科學(xué)下的一個分支，是對由攝影機(jī)提取的影像（二維）進(jìn)行量測，測定物體在三維空間的位置、形狀、大小和相互關(guān)系的一門科學(xué)技術(shù)，其主要任務(wù)是測制各種比例尺的地形圖、建立地形數(shù)據(jù)庫，為地理信息系統(tǒng)、各種工程應(yīng)用提供基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)。攝影測量在近百年的歷史中經(jīng)歷了模擬、解析與數(shù)字?jǐn)z影測量三個歷史階段。
模擬攝影測量是在室內(nèi)利用光學(xué)或機(jī)械的方法模擬攝影過程，恢復(fù)攝影時像片的空間方位、姿態(tài)和相互關(guān)系，進(jìn)而建立起拍攝場景的模型，最后再在該模型上進(jìn)行測量。不難看出，在此時攝影測量的核心在于攝影測量內(nèi)業(yè)測量設(shè)備，且測量使用大多使用人工完成。在此時，攝影測量的發(fā)展受到了極大的限制，一方面是模擬測量儀器價格昂貴，另一方面則是此類儀器的操作十分復(fù)雜。我國一直到20世紀(jì)70年代一直使用該方法進(jìn)行攝影測量。下圖展示了一臺Wild A10模擬測圖儀。

解析攝影測量是隨著電子計算機(jī)技術(shù)和自動控制技術(shù)而發(fā)展起來的“新技術(shù)”（相對于當(dāng)時），其利用電子計算機(jī)進(jìn)行實(shí)時的共線方程的解算，從而交會出目標(biāo)的空間位置。換句話說，即利用電子計算機(jī)技術(shù)數(shù)字化了模擬攝影測量過程，進(jìn)而輔助作業(yè)員進(jìn)行攝影測量。解析攝影測量出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，然而由于當(dāng)時計算機(jī)技術(shù)的局限，解析攝影測量儀由于價格較為昂貴其使用范圍仍然收到了限制。下圖展示了一臺WILD BC2解析攝影測量儀。

數(shù)字?jǐn)z影測量是攝影測量學(xué)發(fā)展的新階段。此時，計算機(jī)技術(shù)已經(jīng)較為完善，攝影測量學(xué)者通過使用計算機(jī)，在計算機(jī)上進(jìn)行各種數(shù)值、圖形和影像處理，研究目標(biāo)的幾何和物理特性，拋棄了對特殊測量儀器的需要，完成了攝影測量的自動化。此時，攝影測量的關(guān)鍵已經(jīng)不再是復(fù)雜的儀器，而是存儲于計算機(jī)中的測量系統(tǒng)軟件。1985年，武漢測繪科技大學(xué)的王之卓教授完成了WUDAMS(后發(fā)展為VirtuoZo)數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)。下圖是VirtuoZo測圖系統(tǒng)。

同時隨著計算機(jī)技術(shù)及其應(yīng)用的快速發(fā)展，攝影測量的內(nèi)涵已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)攝影測量的范疇，數(shù)字圖像處理、模式識別、人工智能等等也逐漸被應(yīng)用到攝影測量中，并發(fā)揮出其獨(dú)特的應(yīng)用。

計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺的發(fā)展與計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)，最初開始于20世紀(jì)70年代早期。1966年，MIT的Marvin Minsky讓他的本科生Gerald Jay Sussman完成一個讓計算機(jī)使用攝像機(jī)描述其所看到的世界的課題。這個課題當(dāng)然沒有成功，但是卻邁開了計算機(jī)視覺的第一步。相比而言計算機(jī)視覺的研究范疇較為廣泛，按照筆者的理解大致可以分為兩類：基于幾何的計算機(jī)視覺和基于識別的計算機(jī)視覺。基于幾何的計算機(jī)視覺的主要目的是利用圖像恢復(fù)出對應(yīng)的三維場景，而基于識別的計算機(jī)視覺則更加重視在圖像上進(jìn)行目標(biāo)檢測、識別、分割等等與人工智能相關(guān)的情形。
基于識別的計算機(jī)視覺不用多說，隨著CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，圖像分類、目標(biāo)檢測和目標(biāo)識別已經(jīng)得到了及其快速的發(fā)展。目前無論是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都對其有極大的興趣，誕生了許多十分有價值的應(yīng)用。
基于幾何的計算機(jī)視覺則是利用圖像中的特殊幾何信息恢復(fù)三維場景信息，其中最重要的兩個研究方向是SFM(structure from motion)和SLAM(simulataneous localization and mapping)。SFM和SLAM都是利用影像進(jìn)行三維重建，不同之處在于SLAM則更加強(qiáng)調(diào)實(shí)時性，可以認(rèn)為SFM是offline SLAM。SFM的SLAM的核心技術(shù)都包括特征提取、特征匹配和光束法平差過程，值得注意的是此處的光束法平差的思路和概念來源于攝影測量學(xué)。

總結(jié)

在本博客中分別介紹了攝影測量學(xué)和計算機(jī)視覺的相關(guān)信息和內(nèi)容，其實(shí)不難發(fā)現(xiàn)兩者在三維重建領(lǐng)域有許多相同之處。然而作為兩個不同的學(xué)科，則給自有其側(cè)重和理解。在后續(xù)的博客中，筆者將分別針對三維重建分別介紹兩者的異同點(diǎn)。

附錄

附錄對應(yīng)的博客也非常值得讀一讀。
http://blog.sciencenet.cn/blog-520501-984870.html
https://blog.csdn.net/hjchjc520/article/details/4427560

本系列博客的參考書目：

[1] 《攝影測量原理》 王之卓 武漢大學(xué)出版社
[2] 《攝影測量學(xué)》 王佩軍 武漢大學(xué)出版社
[3] 《數(shù)字?jǐn)z影測量學(xué)》 張祖勛 武漢大學(xué)出版社
[4] 《計算機(jī)視覺–算法與應(yīng)用》 Richard Szeliski 清華大學(xué)出版社
[5] 《計算機(jī)視覺中的多視圖幾何》 Richard Hartley 安徽大學(xué)出版社
[6] 《視覺SLAM十四講：從理論到實(shí)踐》 高翔 電子工業(yè)出版社

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的摄影测量与计算机视觉--历史与发展的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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