数据预处理包括误差矫正、影像重采样和建立影像金字塔。除此以外，还需要对获取的影像信息进行匀光匀色的处理，使影像的基本色调保持一致。

误差矫正

在倾斜摄影的数据预处理过程中，误差矫正是必不可少的步骤，这关系到后续工作的开展，而且对三维重建模型的质量有重大影响。误差主要分为两类：系统误差和偶然误差。系统误差主要是由系统本身缺陷和实验方法不完善引起的，它是对工作成果具有固定影响的一类误差，具有重复性、单向性和可测性。为了防止此类系统误差的影响，可以通过定期交由相关质检部门对其中的各种参数和指标进行标定以及改进实验方法来避免。偶然误差主要是由于各种不稳定的随机因素产生的，例如温度、相对湿度、气压、用户操作过程中微小差异等。偶然误差对工作成果的影响不固定，但是经过多次实验后就能发现绝对值相同的偶然误差出现的频率大致相等，因此可以通过多次实验取平均值减小偶然误差。

影像重采样

数字影像是指以数字形式存储的影像信息，灰度矩阵g就是一个最基础的数字影像。

其中gi，j，为灰度值，灰度值与影像信息中的像素一一对应。

从理论上讲，数字影像的灰度应该是连续的、线性的，但是在实际操作中不可能获取所有测量点的灰度值，所以通常是把灰度进行离散化处理，即每隔一段固定距离再对点的灰度进行测量。

根据一类像元的信息内插出另一类像元信息的过程就叫做重采样，也就是要

在原采样的基础上再进行一次采样。最常用的重采样方法主要有三种：最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积内插法（cubic convolution interpolation）。通过对这三种重采样技术的比较可以得出，虽然最邻近内插法的计算速度很快，但是计算结果精度不高；三次卷积内插法产生的图形较为平滑、计算结果精度较高，但是计算量大、计算速度慢、效率低；双线性内插法的精度和计算速度处于最邻近内插法和三次卷积内插法之间，效率和精度都比较合适，因此一般选用双线性内插法来进行重采样工作。

建立影像金字塔

金字塔算法的基本思想是将倾斜摄影获取的原始影像数据分解成不同分辨率

的子图像并且根据分辨率的高低进行分层，分辨率高的子图像在下面，分辨率低的子图像在上面，从划分的金字塔可以看出，越在下层的子图像分辨率越高[481。

如图4-3所示。

根据金字塔生成算法的不同，可以分为高斯金字塔、拉普拉影像金字塔、平均影像金字塔和小波金字塔等。通过对这四种金字塔的匹配成功率进行比较可以得出，匹配成功率由高到低依次是：小波影像金字塔、平均影像金字塔、拉普拉影像金字塔和高斯金字塔。

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