由於物體與影像基本關係之間的差異，從而引起計算機視覺與攝影測量之間的基本公式的差異。計算機視覺與攝影測量都是研究物體與影像關係的，因此，描述三維物體與二維影像座標之間的關係公式是它們的基本公式。計算機視覺最基本的公式用齊次座標的投影方程表達為[5,6]：
（1）式中，m為3*4階的投影矩陣，它將攝影機的內、外方位元素全部隱含在其中，它與攝影測量的直接線性變換公式一致。一般攝影測量多使用量測相機（即預先對相機標定），因而測定每張影像的6個外方位元素是攝影測量的主要任務。而在計算機視覺的許多應用場合中，求得m矩陣後，不必再分解相機的內外方位元素，直接將m矩陣作為攝像機引數，但是它們沒有具體的物理意義。
描述影像座標與物方座標的攝影測量基本關係式為：
（2）由此可得攝影測量中最基本的共線方程：
（3）它將攝影機的內、外方位元素全部分開表達。
航空攝影測量需要對乙個區域測繪地形圖，因此影像按航線的條帶排列，影像在航帶內具有60%的重疊，而在航線間具有20%的重疊。因此，航帶內相鄰影像的相對定向（構成乙個立體模型）、模型間的連線（構成一條航線的立體模型）、航線間的連線（構成區域）、空中三角測量、區域網平差，從而確定每張影像的外方位元素，是攝影測量最重要的流程之一。但是計算機視覺處理的範圍一般較小，通常為乙個立體像對（立體視覺），上述的很多處理方法（如空中三角測量和區域網平差）在計算機視覺中並不需要。
計算機視覺通常採用矩陣分解[7]確定線性方程直接解，計算機視覺總是設法將非線性問題轉化為線性問題，盡可能避免求解非線性方程。最小二乘法在計算機視覺上也有應用，但是它不是主要方法。
就計算機視覺（特別是計算機立體視覺）的研究內容而言，它與攝影測量十分相近。計算機視覺的研究目標是使計算機具有通過二維影象認知三維環境資訊的能力，這種能力將不僅使機器感知三維環境中物體的幾何資訊，包括其形狀、位置、姿態、運動等，而且能對它們進行描述、儲存、識別與理解[1]。雙目立體視覺是計算機視覺的乙個重要分支，是研究如何利用二維投影圖像恢復三維景物世界，即由不同位置的兩台或者一台攝像機（ccd）經過移動或旋轉拍攝同一幅場景，通過計算空間點在兩幅影象中的視差，獲得該點的三維座標值。
美國麻省理工學院人工智慧實驗室的marr提出了一種視覺計算理論並應用了雙目匹配上，使兩張有視差的平面圖產生了深度的立體圖形，奠定了雙目立體視覺發展理論基礎[8]。雙目視覺直接模擬人類雙眼處理景物的方式，可靠簡便，在許多領域均極具應用價值，如機械人導航、三維測量以及虛擬實境等。攝影測量是一門從物體二維影像重建三維空間物體的學科。
顯然，攝影測量與計算機視覺具有同樣的目標，數字攝影測量的發展已經借鑑了許多計算機視覺的研究成果。攝影測量進入數字攝影測量以來，它已與計算機視覺緊密地連線在一起。兩者的學科內容相似，如計算機視覺研究特徵匹配與影像配準，而攝影測量討論影像相關與影像拼接。
計算機界也在利用立體視覺的原理進行從影像測繪地形圖的研究。最近，人們利用立體視覺的原理，正在探索綜合運用同一地區的多張不同角度拍攝所得的**來恢復出地面的高度資訊，以獲得真正的三維地形圖，並已取得了相當的進展。在乙個立體像對內進行量測的過程中，兩者也基本相似。
乙個完整的立體視覺系統通常可分為影象獲取、攝像機定標、特徵提取、立體匹配、深度確定及內插等6個部分。
為了降低雙目匹配的難度，計算機界很早就開始研究三目立體視覺系統、三目機械人視覺系統、多目立體匹配。為解決週期性重複特徵所引起的誤匹配，計算機界提出了對倒距離的求和ssd（sum of square difference）。多目視覺對於現在的航空數位相機顯得尤為重要，「多目立體匹配」可以利用攝影測量的空中三角測量原理，對多度重疊點進行「多方向的前方交會」，既能較有效地解決隨機的誤匹配問題，同時又能增加交會角，提高高程測量的精度。
在計算機視覺測量當中，同名點的自動匹配是實現測量自動化的必要環節。通常，目標的自動識別與匹配在計算機視覺測量當中主要通過計算機模式識別等來實現[9]。多基線立體對於數字近景攝影測量同樣至關重要，它的重疊度可以完全由攝影者控制。
多基線立體的出現將有力地解決雙目立體匹配的歧義性，並完全有別於傳統的攝影測量與傳統的近景攝影測量。
計算機視覺界認為從二維影像中恢復三維運動和形狀，是計算機視覺的主要目標，並出現了多種方法。這個問題可以分解為兩部分：乙個是對應性問題；另乙個是給定對應時運動和形狀的計算演算法的問題。
數字攝影測量在本質上與計算機視覺一樣，也是由兩部分組成：1）在不同影像上量測的應該是同名點（同名特徵）對應性問題。傳統攝影測量都是由作業員的「雙目」通過「雙目望遠鏡系統」決定的，它沒有成為攝影測量的研究內容。
但進入數字攝影測量以後，「對應性」問題始終是攝影測量關注的焦點；2）影像與影像、影像與空間的解析關係，它始終被視為攝影測量的基本任務。
數字攝影測量事實上已經進入計算機視覺的領域，數字攝影測量的進一步發展必須破除傳統攝影測量的束縛，從計算機視覺的觀點出發[2]。攝影測量與計算機視覺兩者目的不同，導致它們對物體與影像之間關係的描述也不盡相同，數字攝影測量本身存在著很複雜的空間座標變換，因此在未來的發展中有必要建立相應的模型實現二者之間的座標轉換，使計算機視覺領域的理論更加順暢的應用到數字攝影測量中。數字攝影測量的發展必將與計算機視覺的理論和最新發展緊密結合。
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