小白学视觉
工业4.0时代到来以后，机器视觉系统再一次引起广泛关注，成为工业建造中的宠儿。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
同时，摄影测量作为新时代测绘地理信息行业的重要支柱学科，同样在现代化工业生产中拥有非同寻常的地位。它的主要任务是用于测绘各种比例尺的地形图、建立数字地面模型，为各种地理信息系统和土地信息系统提供基础数据。摄影测量学要解决的两大问题是几何定位和影像解译。几何定位就是确定被摄物体的大小、形状和空间位置。几何定位的基本原理源于测量学的前方交会方法，它是根据两个已知的摄影站点和两条已知的摄影方向线，交会出构成这两条摄影光线的待定地面点的三维坐标。影像解译就是确定影像对应地物的性质。
当被测物体的尺寸或摄影距离小于100米时的摄影测量称之为近景摄影测量（Close-rangephotogrammetry）。随着数字传感器技术的发展，尤其是CCD器件和CMOS器件的迅速发展，利用CCD(或CMOS)像机不需要胶片就可直接获得被测物的数字影像，这种直接基于数字影像的近景摄影测量称为数字近景摄影测量（digital close-rangephotogrammetry）。
由此可见，数字近景摄影测量与计算机视觉（特别是立体视觉）在研究内容和目标上十分相近。数字近景摄影测量关注的是几何量的量测信息（物体的位置、大小和形状等）；计算机视觉也需要量测信息，但其更为关注的是对物体进行描述、识别和理解。因此，数字近景摄影测量和视觉测量（或检测）所关注的是完全一致的。
事实上，数字近景摄影测量与计算机视觉（测量）的理论基础是一致的，二者都是针孔成像原理（像点、镜头中心和物点共线）的具体应用。但由于各自学科的历史、研究内容和侧重点的不同，在具体的诸多方面又存在着差异，主要表现在以下几个方面：
（1）出发点不同导致基本参数物理意义的差异：摄影测量中的外部定向是确定影像在空间相对于物体的位置与方位（将物体先平移再旋转），而计算机视觉则是物体相对于影像的位置与方位来描述问题（将摄像机先旋转再平移）。
（2）由于两者不同的出发点导致基本公式的差异：摄影测量中最为基本的是共线方程，而视觉测量中最为基本的公式是用齐次坐标表示的投影方程。
（3）数学处理算法的不同：摄影测量渊源于测绘学科，基于非线性迭代的最小二乘法平差求解贯穿于数字近景摄影测量的全过程，而计算机视觉强调矩阵分解，总是设法将非线性问题转换为线性问题，尽可能避免求解非线性方程。
尽管数字近景摄影测量与计算机视觉有这样、那样的差异，但在最近20年的发展过程中，学科间的交流逐步增加（相互参加、协助召开学术会议并出版论文集，如ISPRS、SPIE等），两者的学科交叉越来越多。数字近景摄影测量中的许多基本概念与方法来自影像处理与计算机视觉（如数字图像处理的某些算法、编码标志的自动识别）；反过来，摄影测量中的一些特色理论和方法又为视觉测量所采用（如整体光束法平差算法、像机自标定原理和方法等）。为此，摄影测量界的学者早就开始思考和把握这种态势。
随着时代的发展，人工智能，智慧城市，大数据等在各个领域的应用，让一切都有了不同的转变。
中国测绘学会2018学术年会的主题是“创新、智能、融合——开辟测绘地理信息新时代”。从年会的主题我们不难了解到今后新时代的测绘地理信息行业的发展方向——创新是生产力，智能化测绘工作是方向，融合多领域共同发展。
所以机器视觉系统和摄影测量两种殊途同归的学科的逐渐相互融合并优势互补是发展的必然趋势，二者的融合也必将带给学科及人类科技发展以重大的帮助。
（素材来源于网络，由中测网整理发布）
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