Xây dựng phần mềm đo cặp ảnh mô hình đơn

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
Ngày nay ảnh hàng không và ảnh vệ tinh ngày càng được ứng dụng rộng rãi
trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội, nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong công tác
thiết kế thành lập bản đồ. Với sự ra đời công nghệ kĩ thuật số, khái niệm bản đồ số
đã trở nên quen thuộc, ảnh chụp kỹ thuật số đã dần thay thế cho ảnh phim truyền
thống và trở thành đầu vào trực tiếp cho quy trình thành lập bản đồ số. Đó chính là
các ảnh thu được từ bay chụp hàng không và vệ tinh.
Hiện nay trên thế giới có rất nhiều các hãng phần mềm nổi tiếng cung cấp
các phần mềm chuyên dụng về phân tích, xử lý, đo vẽ ảnh hàng không, ảnh viễn
thám, xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ số… như ARCGIS (ESRI); Mapping Office,
Microstation (INTERGRAPH); Envi (Research System Inc); Mapinfo, MapExtrem
( MapInfo), ImageStation™ của Z/I Imaging, Match-T và Match-AT của Inpho,
Phodis của Zeiss Ở Việt Nam, các phần mềm này đã và đang được khai thác, sử
dụng trong lĩnh vực thành lập bản đồ nói riêng và trong các lĩnh vực phát triển kinh
tế, quân sự nói chung. Tuy nhiên giá thành các phần mềm này tương đối đắt, việc
sử dụng phần mềm đòi hỏi người dùng phải có kiến thức khá sâu về chuyên ngành
bởi trong quy trình xử lý, việc trích chọn các điểm đặc trưng nhằm phục vụ cho
việc xác định các điểm khống chế trên ảnh chụp từ vệ tinh hay ảnh hàng không,
việc định hướng ảnh cũng như nắn, khớp ảnh trong quy trình sản xuất dữ liệu bản
đồ vẫn còn thực hiện theo phương pháp thủ công do đó mất nhiều công sức và thời
gian.
Đo ảnh là một phương pháp khoa học xác định các kích thước hình học, tọa
độ của đối tượng trên hoặc gần bề mặt trái đất dựa trên các cặp ảnh chụp từ trên
không hoặc trên mặt đất.
Ứng dụng đo ảnh để xây dựng mô hình số địa hình và bản đồ địa hình là
phương pháp hiệu quả và kinh tế so với các phương pháp đo đạc mặt đất. Cùng với
phương pháp viễn thám nó được xem là duy nhất đối với việc nghiên cứu những
khu vực mà con người không tiếp cận được. Ngoài ra đo ảnh còn được ứng dụng
trong quân sự để xác định vị trí đóng quân, hướng hành quân của đối phương.
Vấn đề đặt ra cần phải xây dựng ứng dụng đo ảnh đảm bảo độ chính xác, tiết

kiệm thời gian và dễ dàng sử dụng. Xuất phát từ ý tưởng này tôi đã chọn đề tài “
Xây dựng phần mềm đo cặp ảnh mô hình đơn”. Mục tiêu của đề tài là xây dựng
thành công ứng dụng đo cặp ảnh mô hình đơn.
Bố cục của đề tài:
- Chương I với tiêu đề Cơ sở lý thuyết đo ảnh đơn sẽ giới thiệu về các khái
niệm trong đo ảnh.
- Chương II với tiêu đề Các phương pháp khớp ảnh số sẽ giới thiệu các
phương pháp trích chọn đặc trưng và khớp ảnh số.
- Chương III với tiêu đề Xây dựng chương trình đo cặp ảnh mô hình đơn
sẽ trình bày công việc xây dựng chương trình.
-Kết luận và kiến nghị.
Trong quá trình nghiên cứu đề tài, bản thân tôi đã nhận được sự hướng dẫn
nhiệt tình của thầy giáo bộ môn trắc địa bản đồ. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành
tới thầy vì những giúp đỡ tận tình trên.
Người thực hiện

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐO ẢNH
Bay chụp ảnh hàng không kết hợp đo vẽ ảnh là một trong những giải pháp tối
ưu cho bài toán xây dựng bản đồ địa hình hay địa hình 3D tỷ lệ lớn trên diện rộng
một khu vực bề mặt cụ thể nào đó, đặc biệt ở những nơi mà con người khó tiếp cận
như: đồi núi, biên giới, núi lửa hay bề mặt hành tinh khác.
Trước khi triển khai bay chụp công tác lập phương án kỹ thuật được tiến
hành dựa trên thông số kỹ thuật của hệ thống bay chụp như: loại máy bay, loại máy
ảnh – máy ảnh phim hay máy ảnh số, có tích hợp bộ định vị quán tính(IMU) xác
định tọa độ tâm ảnh hay không, khoảng cách tiêu cự, góc mở của máy chụp ảnh,
kích thước phim hay kích thước bộ cảm biến thu ảnh số.
Các tham số của địa hình như: Độ cao trung bình khu vực bay chụp, số điểm
khống chế có sẵn trên thực địa ; Thông số thời tiết; Tỷ lệ bản đồ cần thành lập.
Phương án kỹ thuật được tính toán sao cho chi phí sản xuất thấp mà vẫn thỏa mãn
các yêu cầu về độ chính xác. Các ảnh chụp được bố trí thành khối theo các dải.

Các ảnh có độ phủ chồng xếp nhau để tạo hiệu ứng lập thể giữa những ảnh
nối tiếp nhau và giữa các dải ảnh. Sau bay chụp các ảnh sẽ được xử lý nội nghiệp
trên các trạm đo vẽ ảnh: Các máy tính chuyên dụng được trang bị phần mềm xử lý
và đo vẽ ảnh số kết hợp điều khiển chuột chuyên dụng, kính nhìn lập thể 3D, màn
hình phân cực.
1.1. Các khái niệm cơ bản
• Khái niệm ảnh đo
Các ảnh được dùng vào mục đích đo đạc được gọi là ảnh đo. Ảnh đo là hình ảnh
thu được của các đối tượng đo theo nguyên lý phép chiếu xuyên tâm. Ảnh đo là
nguồn gốc thông tin gốc của đối tượng đo phục vụ cho quá trình đo đạc trong
phương pháp đo ảnh.
Tuy nhiên khái niệm này chỉ có ý nghĩa hình học đơn thuần. Trên thực tế, ảnh
đo là kết quả tổng hợp của quá trình tạo hình quang học (qua một hệ thống thấu
kính chất lượng cao) hoặc quá trình quét ảnh điện-từ và được ghi nhận lại trên vật
liệu ảnh (phim mềm hoặc phim cứng) theo nguyên lý cơ bản của phép chiếu xuyên
tâm.
Vì vậy ảnh đo mang những tính chất cơ bản sau:
- Nội dung của ảnh đo phản ánh trung thực các chi tiết bề mặt của đối tượng
(như địa hình địa vật trên mặt đất) nhưng chưa thể hiện đúng và đầy đủ theo
yêu cầu của nội dung bản đồ. Trong khái niệm của thông tin học, ảnh đo là
nguồn thông tin cơ bản của đối tượng đo thu nhận được trong thời điểm chụp
ảnh. Chúng sẽ được khai thác tùy theo mục đích khác nhau trong quá trình
xử lý sau này.
B¶n ®å E
Ảnh chụp P
MÆt ®Êt G
- Mức độ chi tiết và khả năng đo đạc của ảnh đo phụ thuộc vào điều kiện và
phương thức chụp ảnh như: điều kiện khí tượng, thiết bị chụp ảnh,vật liệu
ảnh, kỹ thuật chụp ảnh,…
- Ảnh đo chỉ là nguồn thông tin ban đầu nên không thể trực tiếp sử dụng như

những kết quả đo khác vì:
 Quan hệ tọa độ giữa các điểm trên ảnh và các điểm tương ứng trên mặt
đất là quan hệ phối cảnh của phép chiếu xuyên tâm, chứ không phải
quan hệ chiếu thẳng như bản đồ.
 Tỷ lệ của các hình ảnh trên ảnh không thống nhất như trên bản đồ, do
đặc điểm của quá trình chụp ảnh (ảnh nghiêng và địa hình lồi lõm).
 Các hình ảnh trên ảnh không chính xác về vị trí và bị biến dạng do
nhiều nguyên nhân gây ra (quy luật chiếu hình, vị trí ảnh chụp, …).
Vì vậy, muốn sử dụng ảnh đo cho các mục đích đo đạc, trước hết cần nghiên
cứu các quy luật tạo hình về hình học, quang học và hóa học của ảnh đo.



H1.1 Sự hình thành ảnh đo theo phép chiếu xuyên tâm
• Các yếu tố hình học cơ bản của ảnh đo
- Mặt phẳng E gọi là mặt phẳng vật.
- Mặt P gọi là mặt phẳng ảnh. Trong trường hợp chung, mặt P có một
góc nghiêng bất kỳ ỏ đối với mặt phẳng vật E. góc ỏ gọi là góc
nghiêng của ảnh.
- Điểm S gọi là tâm chụp hay tâm chiếu. Vị trí của S đối với mặt P được
xác định theo tiêu cự của máy chụp ảnh sao cho thỏa mãn điều kiện : .
- Qua tâm chiếu S dựng mặt phẳng W thẳng góc với mặt E và mặt P.
Mặt W gọi là mặt đứng chính.
- Vết của mặt phẳng W trên mặt phẳng ảnh P được gọi là đường dọc
chính vv.
- Vết của mặt phẳng W trên mặt phẳng E được gọi là đường hướng
chụp VV
- Giao tuyến giữa mặt phẳng ảnh P với mặt phẳng vật E được gọi là
đường nằm ngang hay gọi là trục chụp TT
- Từ tâm chụp S kẻ đường vuông góc xuống mặt phẳng ảnh P và giao

điểm của chúng được gọi là điểm chính ảnh o. So được gọi là tia
sáng chính.
- Từ tâm chụp S kẻ đường vuông góc SN xuống mặt phẳng vật E và
giao điểm của nó với mặt phẳng ảnh được gọi là điểm đáy ảnh n.
- Trong mặt phẳng W từ tâm chụp S kẻ đường phân giác của góc oSn
( oSn=α), giao điểm của nó với mặt P được gọi là điểm đẳng giác c.
- Trong mặt W từ tâm chụp S kẻ đường song song với mặt phẳng E,
giao điểm của nó với mặt P được gọi là điểm tụ chính I.
- Trong mặt phẳng ảnh P qua I kẻ đường song song với đường nằm
ngang TT sẽ có đường chân trời
- Trong mặt phẳng ảnh P qua điểm chính ảnh o kẻ đường song song với
đường nằm ngang TT sẽ có đường nằm ngang chính
- Cũng trong mặt phẳng ảnh P qua điểm đẳng giác c kẻ đường thẳng
song song với trục chụp TT sẽ có đường đẳng tỷ lệ
- Khoảng cách từ tâm chụp S đến mặt phẳng vật E theo đường dây dọi
được gọi là độ cao chụp ảnh: SN=H.
H
v
n
c
o
vN
CO
V
V
( α/2)
fk
H1.2 Các yếu tố hình học cơ bản của ảnh đo
• Thuộc tính hình học ảnh số
Kích thước và hình dạng những phần tử ảnh là những thuộc tính hình học cơ

bản một ảnh số. Kích thước pixel (hoặc độ phân giải) là một trong những nhân tố
ảnh hưởng đến độ chính xác các phép đo.
Trước hết, để có thể đoán nhận một đối tượng trên ảnh, đối tượng phải bao
trùm lên 2-3 pixel. Để có được cái nhìn tổng quan xem cần độ chi tiết đến mức nào
để có thể đoán nhận ảnh, khoảng cách lấy mẫu theo thực địa (ground sample
distance - gsd) được tính toán. Chính bằng kích thước mặt đất của pixel và có thể
h
o
h
o
h
i
h
i
được tính bằng cách nhân kích thước pixel với tỷ lệ ảnh. Những thí nghiệm cho
thấy rằng độ chính xác khoảng 1/2 - 1/3 pixel là có thể được đạt được với phép đo
bằng tay. Phép đo tự động các điểm khống chế được đánh dấu trên thực địa là 1/5
pixel. Trong những ứng dụng gần đây nhất, độ chính xác đạt tới 1/1000 pixel được
nhắc đến, phụ thuộc vào mục đích và kỹ thuật được áp dụng.
Hình dạng pixel là một tham số khác đóng vai trò trong các phép tính toán
với một ảnh số. Hình vuông là dạng thường sử dụng cho lưới ảnh. Pixel hình chữ
nhật được biến tấu từ pixel hình vuông bằng việc mô tả tỷ lệ cạnh - đó là tỷ lệ giữa
chiều rộng pixel và chiều dài pixel. Các sensor với mắt lưới lục giác cũng tồn tại
nhưng không được dùng trong máy chụp ảnh hàng không hoặc các máy quét phục
vụ đo ảnh.
Kích thước pixel cùng với độ phân giải hình học quyết định số lượng dữ liệu
chứa đựng trên ảnh. Ảnh lớn có thể làm chậm lại các quá trình xử lý.
1.2. Định hướng trong
Trong ảnh đo các tham số định hướng trong (tọa độ điểm chính ảnh, tiêu cự
và méo hình kính vật), tham số định hướng ngoài (tọa độ mặt đất điểm tâm ảnh và

các góc xoay ảnh) phải được tính toán trước khi sử dụng ảnh cho những việc như
đo vẽ bản đồ hoặc tạo ảnh trực giao.
1.2.1. Hệ tọa độ pixel và hệ tọa độ ảnh
Hệ tọa độ pixel (O
p
x
p
y
p
) là hệ tọa độ vuông góc trong đó gốc của hệ được
đặt ở góc trái trên của ảnh và đơn vị là pixel.
Hệ tọa độ ảnh (Oxy) là hệ tọa độ vuông góc mà thông thường có gốc tại
điểm chính ảnh và đơn vị là mm hoặc µm.
Mối quan hệ giữa hệ tọa độ pixel và hệ tọa độ ảnh được biểu diễn theo hình
sau:

H1.4 Quan hệ giữa tọa độ ảnh và tọa độ pixel
• Chuyển đổi giữa hệ tọa độ pixel sang hệ tọa độ ảnh và ngược lại
Trên ma trận ảnh số, loại toạ độ đầu tiên có thể đo được chính là toạ độ trong
hệ pixel, hay gọi tắt là toạ độ pixel. Hệ toạ độ này có điểm gốc nằm ở góc trên
trái của ảnh, đơn vị là pixel. Hệ toạ độ này không thể sử dụng trong các bài toán
chuyển đổi sang hệ toạ độ mặt đất, cần phải chuyển về hệ toạ độ mm có gốc
nằm ở điểm chính ảnh, trong lý lịch máy ảnh đây là điểm PPA (Principle Point
of Auto Collimation).

H1.5 Hệ tọa độ pixel và hệ tọa độ ảnh (máy ảnh RC-30)
- Bài toán chuyển hệ tọa độ ảnh sang hệ tọa độ pixel
x
p
= a

0
’ + a
1
’*(x-x
o
) + a
2
’*(y-y
o
)
y
p
= b
0
’ + b
1
’*(x-x
o
) + b
2
’*(y-y
o
)
- Bài toán chuyển đổi hệ tọa độ pixel sang hệ tọa độ ảnh (dựa trên mô hình
phép biến đổi affine bậc 1)
x = x
o
+ a
0
+ a

1
*x
p
+ a
2
*y
p

y = y
o
+ b
0
+ b
1
*x
p
+ b
2
*y
p
Trong đó: x, y………… toạ độ ảnh trong hệ đo ảnh.
x
o
,y
o
…………toạ độ điểm chính ảnh.
x
p
, y
p

………….toạ độ ảnh trong hệ pixel.
a
0
, b
0
……… các tham số dịch chuyển.
a
1
, a
2
, b
1
, b
2
… các hệ số của ma trận biến đổi.
Áp dụng bài toán bình sai gián tiếp, với các giá trị gần đúng a
0
= b
0
= a
1
= a
2
= b
1
= b
2
= 0, tại mỗi điểm mấu khung i (i=1÷8), ta lập được 2
phương trình số hiệu chỉnh:
v

xi
= da
o
+ x
pi
*da
1
+ y
pi
*da
2
+ lx
i
v
yi
= db
o
+ x
pi
*db
1
+ y
pi
*db
2
+ ly
Trong đó:
lx
i
= x

o
- x
i
ly
i
= y
o
- y
i
v
xi
………… …số hiệu chỉnh toạ độ x
v
yi
….………… số hiệu chỉnh toạ độ y
lx
i
…………… số hạng tự do
da
o
, da1, da
2
, db
o
, db
1
, db
2
: các ẩn số
Phương trình số hiệu chỉnh có dạng:

V = AX + L (1.5)
V
T
(1x16)
= (v
x1
v
y1
… v
x8
v
y8
)
X
T
(1x6)
= (da
o
da1 da
2
db
o
db
1
db
2
)
L
T
(1x16)

= (l
x1
l
y1
… l
x8
l
y8
)
A
(16x6)
=
(1 x
p1
y
p1
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p1
y
p1
)
(1 x
p2
y
p2
0 0 0)

(0 0 0 1 x
p2
y
p2
)
(1 x
p3
y
p3
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p3
y
p3
)
( 1.1)
(1.2)
(1.3)
(1.4)
(1 x
p4
y
p4
0 0 0)


(0 0 0 1 x

p4
y
p4
)
(1 x
p5
y
p5
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p5
y
p5
)
(1 x
p6
y
p6
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p6
y
p6
)
(1 x
p7

y
p7
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p7
y
p7
)
(1 x
p8
y
p8
0 0 0)


(0 0 0 1 x
p8
y
p8
)
Lập hệ phương trình chuẩn:
NX + M = 0 (1.6)
Trong đó: N = A
T
A, M = A
T
L (1.7)
Giải hệ phương trình chuẩn:

X = -N
-1
M (1.8)
Ta thu được 6 thông số định hướng trong a
0
, b
0
, a
1
, a
2
, b
1
, b
2
.
1.3. Các mô hình biến dạng
Quá trình bay chụp thì ống kính của máy chụp thường gây ra cho bức ảnh
những biến dạng. Các biến dạng này sẽ gây ảnh hưởng đến ánh xạ bản đồ cũng như
các quá trình hiệu chỉnh ảnh. Tuy nhiên những biến dạng về ống kính có thể hiệu
chỉnh bằng việc áp dụng thuật toán phù hợp cho tấm ảnh số.
Biến dạng này là không thể tránh khỏi vì quá trình chụp ảnh ở trên độ cao nhất
định chính vì vậy góc rộng ống kính khá lớn điều này khiến cho các biến dạng cũng
ảnh hưởng đáng kể tới bức ảnh chụp.
Biến dạng ống kính có thể chia làm hai loại:
- Biến dạng xuyên tâm.
- Biến dạng tiếp tuyến.
Biến dạng xuyên tâm được biết đến như là kết quả phát sinh do ống kính trong
khi đó biến dạng tiếp tuyến được phát sinh từ quá trình lắp ráp máy ảnh. Chính vì
vậy biến dạng tiếp tuyến thường không được đưa vào trong tính toán hiệu chỉnh

biến dạng.
Chúng ta bắt đầu với biến dạng xuyên tâm. Ảnh chụp từ các ống kính của máy
ảnh thường làm sai lệch vị trí của các pixel ở xa tâm ảnh. Chính vì vậy sẽ gây ra
cho tấm ảnh hiệu ứng “phồng” hoăc “lõm” như trong hình minh họa:
H1.6 Minh họa biến dạng ống kính
Nguyên nhân của biến dạng xuyên tâm đó chính là quá trình thu nhận hình
ảnh trên mặt phẳng ảnh những tia xa tâm ống kính bị bẻ cong hơn so với những tia
gần ống kính.
H1.7 Minh họa ảnh đối tượng qua ống kính máy ảnh
Đối với biến dạng xuyên tâm thì có biến dạng bằng 0 tại tâm ảnh và tăng dần
khi ta di chuyển về biên ảnh. Trong thực tế biến dạng này là biến dạng nhỏ việc
khai triển chuỗi Taylor quanh bán kính r có thể tới bậc 3 là đủ.
Ta có vị trí xuyên tâm của đối tượng được mô tả theo phương trình:
x
corrected
= x(1 + k
1
r + k
2
r
2
+ k
3
r
3
)
y
corrected
= y(1 + k
1

r + k
2
r
2
+ k
3
r
3
)
(1.9)
hoặc:
x
corrected
= x(1 + k
1
r
2
+ k
2
r
4
+ k
3
r
6
)
y
corrected
= y(1 + k
1

r
2
+ k
2
r
4
+ k
3
r
6
)
Còn đối với biến dạng tiếp tuyến là biến dạng lớn gây ra do nhà sản xuất ống
kính không song song với mặt phẳng ảnh. Phương trình biến dạng tiếp tuyến được
biểu thị bằng việc thêm vào hai tham số p
1
và p
2
:
x
corrected
= x + (2p
1
y + p
2
(r
2
+ 2x
2
) )
y

corrected
= y + (2p
2
x + p
1
(r
2
+ 2y
2
))
(1.10)
(1.11)
1.4. Quy trình đo cặp ảnh mô hình đơn
H1.8 Quy trình đo cặp ảnh mô hình đơn
1.4.1. Đo các mấu ảnh
Công việc đầu tiên cần tiến hành trong quy trình đo cặp ảnh mô hình đơn đó
chính là đo các mấu ảnh. Để giải quyết được vấn đề này thì có 2 phương pháp
thường được sử dụng đó chính là phương pháp thủ công và phương pháp tự động.
- Đối với phương pháp thủ công thì kỹ thuật viên sẽ trình tự trích các mấu
ảnh trên 2 ảnh.
- Đối với phương pháp tự động thì dựa vào mẫu của mấu ảnh thì chương
trình sẽ tự động dò tìm ra các mấu ảnh.
Với các máy ảnh quang học chụp phim trên mặt phẳng đặt phim ảnh có khắc
các mấu chuẩn(Fiducial marks). Các mấu chuẩn này được thiết kế sao cho giao của
chúng tạo với tia đi qua tâm chụp một góc 90 độ. Nói cách khác tâm ảnh chính là
giao của các mấu chuẩn. Xác định tâm ảnh là một bước bẳt buộc để làm cơ sở tính
toán các tọa độ của các điểm đo trên ảnh. Với mỗi loại máy ảnh thì các mấu chuẩn
này có hình dạng đặc thù riêng .
H1.9 Hình minh họa mấu ảnh
1.4.2. Xác định tâm ảnh

Từ các mấu ảnh đã xác định được từ phía trên tiếp tục tiến hành xác định
điểm tâm ảnh trên hai ảnh dựa vào các mấu ảnh xác định.
Điểm tâm ảnh được xác định theo như hình vẽ:

H1.10 Xác định điểm chính ảnh
Giải quyết bài toán xác định điểm chính ảnh là ta tiến hành xác định giao
điểm của hai cặp đường thẳng (13,24) và (57,68). Từ hai giao điểm này xác định
trung điểm đó chính là điểm chính ảnh.
Ta có phương trình đường thẳng có dạng:
y - y
0
= a(x-x
0
) (1.12)
y = ax+b (1.13)
Trong đó: b = y
0
– ax
0
Thế tọa độ các điểm mấu ảnh vào phương trình (1.12) ta có phương trình của
các đường thẳng:
13: )
24: )
57: )
68: )
Giao điểm của các cặp đường thẳng sẽ được tính bằng việc giải hệ phương
trình.
Và tọa độ của điểm chính ảnh sẽ được tính
x = y = (1.14)
Trong đó (x

g1
,y
g1
) và (x
g2
,y
g2
) lần lượt là tọa độ của các giao điểm đã tìm
được.
Trong quá trình xác định điểm chính ảnh dựa vào các mấu chuẩn thì ta cũng
đồng thời thực hiện xác định các thông số định hướng ảnh để tính các tham số phục
vụ quá trình chuyển đổi từ tọa độ pixel sang tọa độ ảnh.
1.4.3. Đo ảnh
Sau khi xác định đầy đủ các yếu tố cần thiết thì lúc này có thể thực hiện được
công tác đo ảnh. Từ đối tượng trích chọn cần đo thực hiện:
- Xác định tọa độ của đối tượng trong hệ tọa độ ảnh trong ảnh trái dựa vào
bài toán chuyển hệ tọa độ pixel sang hệ tọa độ ảnh.
- Hiệu chỉnh tọa độ của đối tượng trong ảnh trái do biến dạng xuyên tâm gây
ra.
- Thực hiện khớp cặp ảnh để xác định tọa độ của đối tượng trong ảnh
phải.Tọa độ xác định dựa vào bài toán chuyển hệ tọa độ.
- Hiệu chỉnh tọa độ của đối tượng trong ảnh phải do biến dạng xuyên tâm
gây ra.
CHƯƠNG II : CÁC PHƯƠNG PHÁP KHỚP ẢNH SỐ
Để phục vụ cho quá trình đo vẽ cặp ảnh mô hình đơn thì một khâu quan
trọng không thể thiếu đó chính là khớp ảnh. Như chúng ta được biết cho đến nay có
hai phương pháp khớp ảnh cơ bản đó là:
• Khớp ảnh theo vùng giá trị độ xám
- Khớp đối sánh tương quan.
- Khớp bình phương nhỏ nhất.

• Khớp ảnh theo đặc trưng
- Khớp ảnh theo đặc trưng điểm.
- Khớp ảnh theo đặc trưng đường.
- Khớp ảnh theo đặc trưng vùng.
2.1.Trích chọn đặc trưng
Quá trình bay chụp ảnh hàng không ta sẽ thu được các ảnh mà giữa chúng có
độ phủ chồng lên nhau, hay nói cách khác cùng một đối tượng sẽ được xuất hiện
trên hai ảnh liền kề nhau, tức là có một mối liên hệ giữa hai ảnh phủ chồng lên
nhau đó. Và từ mối ràng buộc này mà ta có thể định hướng tương đối giữa các cặp
ảnh, từ đó xây dựng mô hình lập thể phục vụ cho công tác đo đạc trong phòng, liên
kết các dải bay để phục vụ cho công tác tăng dày khống chế.
Các đối tượng cùng xuất hiện trên hai ảnh gọi là các cặp điểm ảnh cùng tên
và vấn đề đặt ra ở đây là làm thế nào ta có thể tìm ra được các cặp điểm ảnh đó.
Trước hết, để giải quyết vấn đề này ta phải tìm ra được trên mỗi ảnh các điểm đặc
trưng của mình, từ đó khớp các điểm này với nhau tức là tìm ra các cặp điểm tương
ứng biểu diễn cùng một đối tượng trên hai ảnh. Một phương pháp thông thường là
so sánh từng pixel trong hai ảnh có chi phí rất đắt trong đa số các ứng dụng. Có một
phương pháp khác tối ưu hơn đó là dựa vào các điểm đặc trưng trên ảnh. Các
điểm này sẽ được xác định vị trí bằng các thuật toán dò tìm điểm đặc trưng, sau đó
ta sử dụng chúng để tìm ra mối liên hệ giữa các ảnh. Phương pháp này làm giảm
đáng kể thời gian yêu cầu tính toán.
Có nhiều thuật toán dò tìm điểm đặc trưng khác nhau được đưa ra tương ứng
với các cách định nghĩa điểm đặc trưng khác nhau.
Thuật ngữ điểm đặc trưng trong bài viết này được coi là “góc”, là một điểm
hoặc một vùng nhỏ và có tích chất khác biệt lớn về giá trị độ xám hoặc màu sắc. Về
mặt trực quan nó cho phép ta dễ dàng phát hiện trong một khung nhìn nào đó.
H2.1. Đặc trưng góc
Các điểm đặc trưng (hay được biết đến là các góc) thường xuất hiện bởi sự
không liên tục về mặt hình học như là giao của các cạnh, tức là các góc, hoặc là
một phần nhỏ nổi bật của bề mặt địa hình (texture), các hình đốm tròn (blob). Các

điểm góc của ảnh là điểm có độ cong bậc cao hay giao của các cạnh(trong toán học
thì góc là giao của các cạnh nhưng trong thực tế các cạnh cắt nhau không phải như
trong toán học mà nó có độ cong nhất định). Góc là một đặc trưng trên ảnh, tại vị
trí của nó có sự thay đổi lớn về giá trị mức xám lớn theo cả 2 hướng x, y. Tức là
đạo hàm theo f
x
, f
y
đều đủ lớn. Và để đánh giá xem một điểm có là điểm đặc trưng
hay không người ta đưa ra một đại lượng gọi là trị đáp ứng góc (corner response) R
và góc sẽ là một cực đại địa phương của những R này.
H2.2 Mô tả các dạng đặc trưng
Để xác định các điểm đặc trưng sử dụng các toán tử phát hiện đặc trưng.
Yêu cầu đối với toán tử phát hiện góc là:
• Phát hiện được tất cả các điểm góc
 Không có điểm nào sai
• Các điểm góc phải được định vị tốt
 Toán tử phải có độ ổn định cao
 Ít chịu ảnh hưởng của nhiễu
Hiệu quả tính toán (độ phức tạp của thuật toán)
H2.3 Minh họa khả năng định vị theo thứ tự tốt và kém
Hai khung hình liên tiếp sẽ rất giống nhau nhưng có thể nó sẽ bị biến đổi về
cách sắp xếp hình học, độ sáng hoặc điểm nhìn. Một bộ phát hiện góc mà ít bị ảnh
hưởng của những sự biến đổi này ta nói nó là có tỉ lệ lặp hay độ ổn định cao.
H2.4 Minh họa bộ phát hiện góc tìm sai một góc sau phép quay,
tỉ lệ lặp 2/3
Trong thực tế, nhiễu là không thể tránh khỏi đối với mọi ứng dụng, do đó
một bộ phát hiện góc cần phải ít bị ảnh hưởng của nhiễu. Tức là không nhận dạng
nhầm nhiễu thành góc và nhiễu phải ít ảnh hưởng nhất tới khả năng định vị của bộ
phát hiện.

Có nhiều quá trình yêu cầu phải xử lí thời gian thực do vậy bộ phát hiện góc
cần phải có hiệu quả tính toán cao. Thường thì những ứng dụng như vậy sẽ lựa
chọn các bộ phát hiện góc đơn giản (dễ bị tác động của nhiễu hoặc thiếu chính xác)
để tối ưu hóa thời gian tìm ra góc.
Các thuật toán phát hiện góc hiện nay sử dụng phổ biến các toán tử Moravec,
Harris/Pressey, Forstner đều có những bước chung sau đây:
• Áp dụng toán tử góc: Bước này chính là đọc ảnh đầu vào, kết hợp với
một số tham số riêng của mỗi toán tử khác nhau. Đối với mỗi pixel
trong ảnh đầu vào, toán tử góc sẽ được áp dụng để tìm ra đại lượng đo
góc cho mỗi pixel. Đại lượng này đơn giản chỉ là một số thực để toán
tử góc xác định xem nó có phải là một góc hay không. Các thuật toán
này khác nhau ở chỗ cách tính ra đại lượng đo lường góc đó, còn tất cả
đều xem xét những pixel trong phạm vi một cửa sổ nhỏ đặt tâm ở pixel
đang được tính độ đo góc. Đầu ra của bước này gọi là: cornerness
map, tạm dịch là bản đồ góc. Khi tất cả các pixel trong ảnh đều được
áp dụng toán tử góc để tính đại lượng đo góc, ta thu được bản đồ góc
có cùng chiều như ảnh đầu vào và có thể dùng làm thay thế ảnh đầu
vào để tính toán trong suốt quá trình.
• Ngưỡng của bản đồ góc: Các toán tử phát hiện góc định nghĩa góc là
cực đại địa phương trong bản đồ góc. Tuy nhiên, sẽ có nhiều cực đại
địa phương mà nó có độ đo góc tương đối nhỏ và không phải là góc
thật. Vậy để tránh việc coi những điểm đó là góc, bản đồ góc phải đưa
ra một ngưỡng chung. Tất cả các giá trị trong bản đồ góc mà nhỏ hơn
ngưỡng đều bị gán giá trị bằng 0. Việc lựa chọn ngưỡng tùy thuộc vào
ứng dụng và nó thường đòi hỏi kinh nghiệm bằng cách thử sai.
Ngưỡng này cần phải thiết lập đủ cao để loại bỏ được tất cả các góc
sai và chỉ giữ lại những góc đúng. Và do đó để đạt được hiệu quả tốt
nhất thì thường phải dựa trên yêu cầu của ứng dụng.
• Non-maximal Suppression (NMS – Loại bỏ cái không phải cực đại):
bản đồ góc chỉ chứa những giá trị khác 0 xung quanh cực đại địa

phương, điều này cần thiết để đánh dấu nó như là một điểm góc. Để
định vị cực đại địa phương, phương thức NMS được áp dụng. Đối với
mỗi điểm trong ngưỡng bản đồ góc, NMS sẽ gán giá trị đo góc của
điểm này bằng 0 nếu giá trị góc đó không lớn hơn tất cả giá trị góc của
tất cả các điểm nằm trong một phạm vi nào đó quanh nó (tức là nếu
như nó không phải là giá trị lớn nhất trong một phạm vi nào đó). Sau
khi thực hiện NMS, những giá trị còn lại khác 0 trong bản đồ góc thì
tương ứng với nó chính là điểm góc cần tìm.
Trong tất cả các toán tử (trừ SIFT) chúng ta đều thấy có một bước gọi là Non
Maximal Suppress – Loại bỏ những điểm không phải là cực đại, tức là tìm ra điểm
có đáp ứng góc cực đại trong một lân cận (cửa sổ) với kích thước nhất định (cực trị
địa phương), và các điểm cực đại này phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn một ngưỡng
cho trước, và điểm nào đáp ứng được các điều kiện trên thì nó là điểm “corner” mà
chúng ta cần tìm.
H2.5. Lưu đồ toán tử phát hiện góc
2.1.1. Toán tử Moravec
Toán tử này được phát triển bởi Hans P. Moravec vào năm 1977. Ông định
nghĩa điểm đặc trưng là điểm (vùng khác biệt) mà ở đó có giá trị biến thiên lớn
theo các hướng.
• Ý tưởng:
Để đo lường được tính chất khác biệt Moravec dựa vào một cửa sổ trượt kích
thước nxn (thường là 3x3, 5x5, 7x7), đặt tâm cửa sổ tại điểm đang xét, sau đó tính
tổng độ lệch bình phương giữa giá trị mức xám tại mỗi điểm trên cửa sổ dịch theo
các hướng so với giá trị trung bình trên cửa sổ gốc. Trên cơ sở giá trị này để tìm ra
được điểm đặc trưng.
H2.6. Minh họa thuật toán Moravec
• Đánh giá:
Do việc tính toán sự biến thiên các giá trị theo hướng nên toán tử bị ảnh
hưởng bởi phép quay, tức là không bất biến với phép quay.
Có những điểm độc lập cũng có thể được coi là một góc, do vậy nó rất nhạy

cảm với nhiễu.
Tính toán đơn giản do đó phù hợp với xử lí thời gian thực.
2.1.2. Toán tử Haris/Plessey
• Cơ sở toán học
Như trên đã giới thiệu, góc là điểm mà tại đó có sự biến thiên lớn theo tất cả
các hướng (hướng x, hướng y), như giao của các cạnh. Nhưng trong thực tế góc
không phải là một điểm rõ ràng (như hình a) và do vậy mà ta cần một phương pháp
đánh giá xấp xỉ (bình phương nhỏ nhất).