问答题什么是影像相关？它与影像匹配存在着什么样的关系？简述影像相关的基本原理。
题目
问答题
什么是影像相关？它与影像匹配存在着什么样的关系？简述影像相关的基本原理。
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第1题：
数字影像相关匹配算法的方法不包括以下那一项（）
- A、相关系数法
- B、迭代法
- C、协方差法
- D、高精度最小二乘相关
正确答案:B -
第2题：
通过影像交换系统处理的支票影像信息具备什么样的支付效力?
正确答案:通过影像交换系统处理的支票影像信息具有与原实物支票同等的支付效力，出票人开户银行收到影像交换系统提交的支票影像信息，应视同实物支票提示付款。 -
第3题：
什么是影像相关？它与影像匹配存在着什么样的关系？简述影像相关的基本原理。
正确答案: 通过取出以待定点为中心的左影像的小区域的影像信号与右影像上相应区域的影像信号，计算它们的相关函数，相关函数最大值对应的右影像区域的中心即为待定点的同名点，这种求解同名点的过程就叫影像相关。影像相关只是影像匹配的一个方面，影像匹配包括影像相关，但涵盖的范围更广泛。影像相关的基本原理（以二维相关为例）：在左影像上取以待定点为中心的目标区，其大小为m*n，粗略估计其同名点在右影像上可能存在的区域，在右影像上取搜索区大小为k*l（k>m，l>n），依次取搜索区中与目标区大小相同的窗口，并计算其与目标区的相关系数，比较所有的相关系数，取其最大值或者最小值（依算法而定）对应的搜索区中所取区域的中心为待定点的同名点，这就是影像相关的基本原理。 -
第4题：
问答题请说明利用相关系数的影像匹配和最小二乘法影像匹配的异同点。正确答案： 最小二乘影像匹配的基本思想是，在影像匹配中引入几何和辐射变形参数，同时按最小二乘的原则∑，在影像匹配的同时解求这些参数。=minvv单纯地利用相关系数测度进行影像匹配算法是，计算目标区域与搜索区域中相同大小影像的相关系数，选择最大相关系数对应窗口中的中心像元为同名点。
两种算法相同点：相关系数是仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配。因为相关系数不受左右影像灰度线性畸变的影像，在最小二乘匹配影像匹配中，影像经过几何和辐射变形改正之后，评判它们的相似程度仍用相关系数。两种算法本质是相同的。
不同之处：
（1）最小二乘影像匹配中把像素的灰度值视为观测值，并充分考虑了影像的系统误差改正，改善了影像匹配的精度。
（2）最小二乘影像匹配采用最小二乘法计算原则，有利于考虑观测值（像素）与观测值或其他地面目标之间的关系，灵活应用这些控制条件，使其的精度和可靠性有所提高，并使它的解的形式不仅仅局限与传统的左右位移。
（3）最小二乘影像匹配可以进行多张影像的匹配。并能够与其他匹配算法相结合。
（4）在最小二乘影像匹配中，由于观测误差方程式是非线性函数，需要进行线性化，因此需要较为准确的初值。解析： 暂无解析 -
第5题：
问答题什么是影像相关？它与影像匹配存在着什么样的关系？简述影像相关的基本原理。正确答案： 通过取出以待定点为中心的左影像的小区域的影像信号与右影像上相应区域的影像信号，计算它们的相关函数，相关函数最大值对应的右影像区域的中心即为待定点的同名点，这种求解同名点的过程就叫影像相关。影像相关只是影像匹配的一个方面，影像匹配包括影像相关，但涵盖的范围更广泛。影像相关的基本原理（以二维相关为例）：在左影像上取以待定点为中心的目标区，其大小为m*n，粗略估计其同名点在右影像上可能存在的区域，在右影像上取搜索区大小为k*l（k>m，l>n），依次取搜索区中与目标区大小相同的窗口，并计算其与目标区的相关系数，比较所有的相关系数，取其最大值或者最小值（依算法而定）对应的搜索区中所取区域的中心为待定点的同名点，这就是影像相关的基本原理。解析： 暂无解析 -
第6题：
问答题什么是影像匹配？将数字影像匹配基本算法分为两类，说明分类标准，并指出其中哪种算法最好，为什么？正确答案： 影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同点名。
数字影像匹配基本算法一类是匹配测度取得最大值或相似性程度最高，包括：相关函数（矢量数积）测度、协方差函数（矢量投影）测度、相关系数（矢量夹角）测度。另一类是相异性程度最低，此时匹配测度取得最小值，包括：差平方和（差矢量模）测度、差绝对值和（差矢量分量绝对值和）测度。分类标准是匹配测度。相关系数法最好。相关系数是衡量左右影像两个灰度矢量X与Y相似性的一个科学的数值指标。由于相关系数是标准化的协方差函数，因此当目标影像的灰度与搜索影像的灰度之间存在线性畸变时，仍然能较好地评价他们之间的相似性程度。以相关系数最大作为影像匹配搜索同名点的准则，其实质是搜索“信噪比为最大”的灰度序列。实验表明，在各种基本影像匹配算法中，“相关系数最大”影像匹配算法的成功率最高。解析： 暂无解析 -
第7题：
问答题什么是金字塔影像？基于金字塔影像进行相关有什么好处？为什么？正确答案： 1.对于二维影像逐次进行低通滤波，并增大采样间隔，得到一个像元素总数逐渐变小的影像序列，依次在这些影像对中相关，即对影像得分频道相关。将这些影像叠置起来颇像一座金字塔，因而成为金字塔影像结构
2.好处：提高了影响的可靠性与准确性，速度增快，先用低通滤波进行初相关，找到了同名点的粗略位置，然后利用高频信息进行精确相关，实现从粗到细的处理过程
3.因为通过相关函数的谱分析可知，当信号中高频成分较少时，相关函数曲线较平缓；但相关的拉入范围较大；反之，当高频成分较多时，相关函数曲线较陡，相关精度较高，但相关拉入范围较少；此外，当信号中存在高频窄带随机噪声或信号中存在较强的高频信号时，相关函数出现多峰值，因此常出现错误匹配解析： 暂无解析 -
第8题：
单选题以下各种影像匹配方法中，可以考虑辐射畸变和几何变形的算法是（）A协方差函数测度匹配算法
B相关系数测度匹配算法
C铅垂线轨迹法
D最小二乘法影像匹配
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第9题：
单选题在影像匹配中，信噪比越大，则匹配精度的变化是（）A匹配的精度越高
B匹配的精度越低
C与影像的相关系数有关
D两者无关
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第10题：
单选题数字化摄影测量的核心问题是（）A数字影像采样
B影像匹配
C数字影像匹配
D数字影像内定
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第11题：
多选题哪些是数字影像匹配的基本算法（）A相关函数
B协方差函数
C相关系数
D差平方和
正确答案： B,C解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题什么是特征匹配？它与基于灰度的影像匹配有什么不同？请说明实现自动相对定向的方法原理和关键技术。正确答案： 特征匹配是指通过分别提取左右片影像或多张影像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种匹配算法；
特征匹配与灰度匹配的区别：灰度匹配是基于像素的，特征匹配则是基于区域的，特征匹配在考虑像素灰度的同时还考虑诸如空间整体特征、空间关系等因素；
自动相对定向的方法原理：用特征提取算子提取左影像上的特征点，根据一定的匹配算法找出左片上的特征点在右片上的同名点，采用粗差剔除法去掉误差超限的同名点，留下5组以上的同名点对，根据相对定向原理有左右影像上的同名像点解算5个相对定向元素；
关键技术：
（1）特征点的自动提取：可通过 Moravec 算子或 Forstner算子进行特征点的自动提取；
（2）特征点的自动匹配：依据影像的实际情况采用适当的匹配算法如采用最小二乘法影像匹配、跨接法影像匹配等，对于右片既可以通过特征提取挑选预测区内的特征点作为可能的匹配点，也可以不进行特征提取将预测区内的每一点作为可能的匹配点，或“爬山法”搜索动态地确定各选点；
（3）粗差剔除：由于所选同名点较多，为保证相对定向元素的求解结果精度较高，在匹配后必须针对匹配结果剔除误差过大的同名点，但必须保留至少5对同名点；
（4）相对定向解算：定向元素与采用连续法还是独立法相对定向有关。解析： 暂无解析 -
第13题：
X射线影像基本原理是什么？
正确答案:X射线贯穿本领强，当一束强度大致均匀的x射线照到人体时，由于人体各种组织、器官在度、厚度方面的差异，对投照在其上的x射线的衰减各不相同，使透过人体的x射线强度分布发生变化，携带人体信息，形成x射线信息影像。再通过一定的采集，转换，显示系统将x射线强度分布转换成可见光的分布，形成人眼可见的X射线影像。 -
第14题：
什么是影像相关？它与影像匹配存在着什么样的关系？
正确答案:影像相关的基本原理。通过取出以待定点为中心的左影像的小区域的影像信号与右影像上相应区域的影像信号，计算它们的相关函数，相关函数最大值对应的右影像区域的中心即为待定点的同名点，这种求解同名点的过程就叫影像相关。 影像相关只是影像匹配的一个方面，影像匹配包括影像相关，但涵盖的范围更广泛。影像相关的基本原理（以二维相关为例）：在左影像上取以待定点为中心的目标区，其大小为m*n，粗略估计其同名点在右影像上可能存在的区域，在右影像上取搜索区大小为k*l（k>m，l>n），依次取搜索区中与目标区大小相同的窗口，并计算其与目标区的相关系数，比较所有的相关系数，取其最大值或者最小值（依算法而定）对应的搜索区中所取区域的中心为待定点的同名点，这就是影像相关的基本原理。 -
第15题：
问答题“灰度差的平方和最小”影像匹配和最小二乘影像匹配的相同点及差别是什么？正确答案： 1.相同点：Σvv = min
2.“灰度差的平方和”测度仅认为影像灰度只存在偶然误差（随机噪声），不考虑影像的系统变形。最小二乘影像匹配中引入了辐射畸变、几何畸变等影像的变形参数，同时按最小二乘Σvv＝min的原则，解求这些参数。解析： 暂无解析 -
第16题：
问答题什么是影像匹配，影像匹配与影像相关的关系是什么？正确答案： 影像匹配实质上是在两幅或多幅影响之间识别同名点，他是计算机视觉级数字摄影测量的核心问题，由于早期的研究中一般使用相关技术解决影像匹配的问题。所以影像匹配常常被称为影像相关。解析： 暂无解析 -
第17题：
问答题什么是特征匹配？与基于灰度的影像匹配有什么区别？正确答案： 1.以影像上提取的特征为匹配对象，以特征的描述参数为基础，通过计算不同影像上特征之间的相似性测度实现同名特征相对应的影像匹配方法，称为基于特征的影像匹配（Feature-Based Image Matching）。
2.基于灰度的影像匹配（Area-Based Image Matching，Gray-Scale Based Image Matching）是以数字影像局部范围内的灰度值及其分布作为匹配对象，通过计算相似性测度确定立体像对上同名对象的影像匹配方法。解析： 暂无解析 -
第18题：
问答题影像相关的目的是什么？基于灰度的影像相关有哪些方法？试以一种方法为例，详述影像相关的全过程。正确答案： 对于全数字化摄影测量，影像相关的目的是在没有人眼的立体观测的情况下，从左、右数字影像中寻找同名像点。基于灰度的影像相关有相关系数法、协方差法、高精度最小二乘相关以及以这些方法为基础加上各种约束条件构成的方法，如带核线约束的相关系数法、顾及共线条件的高精度最小二乘相关法、多点乃至多片最小二乘相关方法及同时采用几种相似性量度作为判据的多重信息多重判据方法，等等。解析： 暂无解析 -
第19题：
问答题通过影像交换系统处理的支票影像信息具备什么样的支付效力?正确答案： 通过影像交换系统处理的支票影像信息具有与原实物支票同等的支付效力，出票人开户银行收到影像交换系统提交的支票影像信息，应视同实物支票提示付款。解析： 暂无解析 -
第20题：
单选题数字影像相关匹配算法的方法不包括以下哪一项：（）A相关系数法
B迭代法
C协方差法
D高精度最小二乘相关
正确答案： C解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题“相关系数最大”影像匹配、基于物方的VLL法影像匹配和最小二乘法影像匹配的相同点及差别是什么？正确答案： “相关系数最大”影像匹配是指在左影像上以目标点为中心选取一定大小的区域作为目标区，将右片同名点可能存在的区域作为搜索区，比较目标窗口和搜索区内同大小窗口的灰度相关系数，将相关系数最大所对应的窗口的中心作为同名点。基于物方的VLL法影像匹配是在待定点的地面平面坐标已知的情况下，通过共线方程和合理的高程设定值，解算其相应的像点坐标，通过比较不同高程所对应的像点的相关测度，取最大测度处的像点作为同名点，相应的高程作为物点的高程；最小二乘法影像匹配是指顾及影像的几何和辐射畸变并引入相应的变形蚕参数，同时按最小二乘的原则解求这些参数，将相关系数最大处的左片目标窗口采用坐标梯度加权平均作为目标点，右片同名点的位置由求得的几何参数计算而得；
由上可知三种匹配算法的相同点：都是基于灰度的影像匹配，都用到了相关系数最大作为匹配的测度；
不同点：
1.“相关系数最大”影像匹配是基于像方的，通过选定目标区窗口与搜索区中相应大小的窗口中相关系数系数最大的窗口中心点作为同名点，匹配精度与窗口大小、影像信噪比有关；
2.“基于物方的VLL法”影像匹配是基于物方的，而且能直接确定物方点的空间三维坐标，将不同高程处所对应左右影像中的像点作为可能的匹配点，取相关系数最大处作为同名像点，同时也获得了物点的高程信息，匹配精度与步距dz、影像信噪比、匹配窗口大小有关；
3.“最小二乘法”影像匹配是基于像方的，考虑了几何畸变、辐射畸变等系统误差，可灵活引入了各种参数和约束条件，匹配精度较高，可达子像素级，匹配点的位置左片通过窗口梯度加权平均而求得，右片由求得的几何参数计算而得，匹配精度与信噪比、影像的纹理结构有关。解析： 暂无解析 -
第22题：
单选题有权核准行贷前条件落实监督的内容包括贷前条件落实相关影像资料和（）两部分。A贷后相关影像资料
B资金支付相关影像资料
C系统流程及数据
D合同相关影像
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题简述影像重采样理论及相关主要方法。正确答案： 当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数 的数值时就需进行内插，此时称为重采样（resampling），意即在原采样的基础上再一次采样。主要方法为双线性插值法、双三次样条曲线内差法、最邻近像元法。解析： 暂无解析 -
第24题：
问答题什么是特征匹配？它与基于灰度的影像匹配有什么不同？结合课间编程实习内容，请说明实现自动相对定向的方法原理和关键技术。正确答案： 1.特征匹配是指通过分别提取左右片影像或多张影像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种匹配算法；
2.特征匹配与灰度匹配的区别：灰度匹配是基于像素的，特征匹配则是基于区域的，特征匹配在考虑像素灰度的同时还考虑诸如空间整体特征、空间关系等因素；
3.自动相对定向的方法原理：用特征提取算子提取左影像上的特征点，根据一定的匹配算法找出左片上的特征点在右片上的同名点，采用粗差剔除法去掉误差超限的同名点，留下5组以上的同名点对，根据相对定向原理有左右影像上的同名像点解算5个相对定向元素；
关键技术：
（1）特征点的自动提取：可通过Moravec算子或Forstner算子进行特征点的自动提取；
（2）特征点的自动匹配：依据影像的实际情况采用适当的匹配算法如采用最小二乘法影像匹配、跨接法影像匹配等，对于右片既可以通过特征提取挑选预测区内的特征点作为可能的匹配点，也可以不进行特征提取将预测区内的每一点作为可能的匹配点，或“爬山法”搜索动态地确定各选点；
（3）粗差剔除：由于所选同名点较多，为保证相对定向元素的求解结果精度较高，在匹配后必须针对匹配结果剔除误差过大的同名点，但必须保留至少5对同名点；
（4）相对定向解算：定向元素与采用连续法还是独立法相对定向有关；解析： 暂无解析