控制点的算法

‘壹’ java 三次贝塞尔曲线 怎么确定控制点

只是第二点和第三点的坐标而已，肯定有算法。具体看你要实现什么业务。

‘贰’ 获取地面控制点的方法有哪些地图配准一定需要控制点坐标吗对用来配准的控

摘要 后给这个图层的设置坐标系。而这个坐标系的设置则是根据我们已知的控制点的坐标系来确定,这里我们设置为GCS_WGS1984。 3. 然后在地理配准工具条上点击

‘叁’ 复盘模型:控制点(基于最近的小一级时间段内的12个控制点的分形插值计算)是啥意思

英文原话是：control points ( a very crude method based on the nearest less timeframe, the results must not be considered)
翻译过来就是：控制点（一种非常粗糙的方法，基于最接近的较短时间，不得考虑结果）
EA实际使用结果和这个选项的测试结果有差距，建议用低两级时间段测试，如果是基于5M的EA，就干脆别用这个选项，因为根本没有比1M更低的时间段了！

‘肆’ 什么是pid算法

在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法，它的参数整定方式简便，结构改变灵活（PI、PD、…）。
控制点包含三种比较简单的PID控制算法，分别是：增量式算法，位置式算法，微分先行。 这三种PID算法虽然简单，但各有特点，基本上能满足一般控制的大多数要求。

‘伍’ 加密控制点的常用方法

加密控制点的常用方法：闭合导线点，然后平差。

为了便于检核和提高测量精度，施工场地高程控制网应布设成闭合或附合路线。高程控制网可分为首级网和加密网，相应的水准点称为基本水准点和施工水准点。基本水准点基本水准点应布设在土质坚实、不受施工影响、无震动和便于实测，并埋设永久性标志。

一般情况下，按四等水准测量的方法测定其高程，而对于为连续性生产车间或地下管道测设所建立的基本水准点，则需按三等水准测量的方法测定其高程。施工水准点施工水准点是用来直接测设建筑物高程的。为了测设方便和减少误差，施工水准点应靠近建筑物。

区域控制网：

对于区域性平面控制网，根据测区面积、发展远景、因地制宜、经济合理的原则，在保证控制点的必要精度和密度的情况下，可以一次全面布网，也可以分级布网。分级布网通常先布设大范围的首级网，再分阶段进行低级控制点的加密。

分级布网可以采用同一种测量方法，也可以采用不同的测量方法。设计时，应进行精度估算，测图控制网要求全网的精度相对比较均匀。工程测量专用控制网，有时需在大范围控制网内部建立较高精度的局部控制网。

‘陆’ 图像控制点库的建立及应用方法探讨

曾福年 赵翠玲

（中国国土资源航空物探遥感中心，北京，100083）

摘要：本文探讨了建立SPOT5图像控制点数据库的原理和方法，介绍了如何建立适合于SPOT5校正的控制点数据库，并提取控制点与待纠正影像进行自动或人工干预匹配，寻找预正射影像上的同名点建立控制点对，实现对影像的几何纠正。

关键词：SPOT5图像；控制点数据库；匹配；几何纠正

1 引言

SPOT5图像的正射纠正是土地动态监测项目中图像处理的一个基本过程，无论是物理模型方程法还是多项式纠正法，都需要利用地面控制点来解算转换矩阵以实现几何纠正。目前，土地动态监测项目已经开始建立许多的图像控制点，包括正射纠正后的航空或高分辨遥感数字图像控制点、扫描纠正后的大比例数字地形图上图形控制点和新测的野外GPS图像控制点。但这些控制点要有效地利用起来，其关键是有效地管理这些控制点。这些控制点应该在使用后被存储，再次使用时可以重新调用和更新。因此，建立控制点数据库以实现控制点的有效利用就非常必要了。由于图像控制点的特殊性，本文就图像控制点数据库的建立和使用方法进行阐述。

图像控制点就是包含具有地理位置信息的一个地物的图像，其存储格式是带地理信息的栅格形式。图像控制点是利用影像之间的匹配来寻找预正射影像上的同名点，从而可以避免传统控制点的标志在预正射影像上不易于识别的困难。在计算机软硬件和模式识别技术的支持下，利用图像控制点来代替传统的控制点进行几何纠正，可以大大减轻劳动强度和提高作业效率与纠正精度。

2 图像控制点库建立

图像控制点数据库的根本目的是用来对控制点进行有效的管理并方便地提取控制点来实现图像的几何纠正。这要求数据库的设计应围绕着控制点的使用来进行。在进行SPOT5几何纠正时，待纠正影像的概略空间范围是根据SPOT5 的轨道参数已知的，控制点就是按照这个范围来提取的。控制点数据库首先实现以空间范围为基础的控制点查询是控制点数据库的最基本功能，同时，每一个图像控制点都包含两种数据，图像数据和属性数据，这两种数据的连接是应用控制点数据库的重要依据。应用控制点数据库应使用带有自动位置预测的遥感软件。图像控制点数据库的设计就是根据这三个基本原则来进行的。

2.1 图像控制点来源

图像控制点是以图像为基础，以矢量为辅的文件。

（1）把正射纠正后的航空或遥感数字图像上裁剪下来的典型区域的一小块范围的图像作为图像控制点。

（2）根据野外GPS控制点坐标，在原始图像上标注控制点的位置，并附带有原数据说明文档和实地数码相片。

（3）从扫描纠正后的数字地形图上得到的典型地物区域的一小块范围的数字图像作为图像控制点。

（4）图像控制点参考坐标系统应与要求的成果图像的坐标系统一致。

2.2 基础控制点库的内容

控制点库是管理图像控制点的，图像控制点包含两种数据：图像数据和属性数据。无论采用何种方式采集的图像控制点，都同时具有这两种数据。图像数据和属性数据分开存放在不同的库体之中，图像数据的存储格式是栅格形式，而且属性数据的存储格式是矢量形式。图像数据和属性数据必须建立存放在不同的库体之中的连接。

2.2.1 图像数据

图像控制点是以栅格形式存储的包含某一个明显地物的图像。在数据库中，由于栅格图像的特殊性，它无法像属性数据以一条记录来存储，每一个图像都是以栅格文件存储在一定的目录下，按目录来进行管理。图像的大小一般在100×100像素和200×200像素之间，以能包含一明显地物为准。图像控制点区别于传统的控制点就在于它有图像数据。图像中的明显地物是指在一定的范围内可以区别于周围其他地物的，可以是一个道路的交叉口，也可以是一个小河流的拐弯处，甚至可以是一个小岛。它的特点使得它在传统的控制点无法确定的区域能够选点进行几何纠正。

2.2.2 属性数据

属性数据是用来描述控制点的地理位置等关系的。一组图像要当作控制点来进行几何纠正，它们必须具有在某一确定的投影空间的正确的相互位置关系。图像控制点的地理位置就是由它们的属性数据来描述的，为了正确描述地理位置关系，每一个控制点的属性数据要具有和影像数据进行联结的一致ID标识号，以实现图像数据与属性数据的正确连接。所有控制点的属性数据格式是相同的，因此属性数据库是关系数据库，每一个图像控制点的属性以规定的格式记录。属性数据记录包括：图像控制点来源；控制点坐标；数据说明；参考椭球；影像的比例尺；超级连接的野外GPS控制点数码相片。

2.2.3 坐标系统

所有的图像控制点都是投影到一定的参考坐标系统里的。为了提高数据库的使用性能，正确表示控制点在整个数据库范围内的相互地理位置关系，控制点应该采用统一的坐标系统，以利于控制点的正确查询提取与使用。

2.3 控制点库的结构

不同地区的控制点数目不同，大范围地区的控制点数据量非常大。大范围地区单一的一个数据库对于控制点的查询使用是非常不便的，会降低数据库的性能，因此为了快速方便地查询提取控制点，就要以索引的方式来层层建库，形成一个树形结构的控制点库体。由于控制点是按空间的地理位置来分布的，因此按地理位置范围来将一个大的区域分为几个小的区域是合理的，而且可以根据实际的情况来对小的区域进行进一步的细分，由此从上到下建立一级一级的索引数据库。

顶级数据库是全局数据库，它描述的是整个建库范围内的分区数据库的信息，也是关系数据库。它的记录描述的内容是：子数据库的名称，子数据库所包含的范围信息等。根据实际的情况，子数据库中描述的可以是再下一级的数据库的信息，也可以是控制点的信息。

图1 树形数据库结构

在这个树形的数据库结构中，叶子数据库处在最基础位置，描述的是图像控制点的信息。当要从数据库中提取控制点时，就可以从顶端的数据库一层一层地向下查询，直至叶子数据库查询基础控制点库的内容，见图1。

从结构图看出，由于图像和属性数据是以文件存放在某一确定的目录中，图像数据库的管理实际就是对文件目录的管理。合理的组织文件目录才能够实现图像数据与属性数据的连接，这就要求目录的结构与命名和属性数据库要一致。

3 控制点库的应用

图像控制点库的目的就是有效地组织管理控制点，方便地提取某一影像范围内的控制点来进行几何纠正。一景待纠正的SPOT5 影像，由于原始数据轨道参数的导入，可以得到它的一个带有地理信息的影像。根据这个地理信息范围，从最上一级的控制点数据库开始，找到这一影像所在范围的子数据库，再进入下一级数据库，进行同样的判断，直至最底层的数据库，就可以提取出位于这一影像范围内的图像控制点，进行几何纠正。

一个控制点一旦被提取出来，就可以获取它的地理位置数据，根据它的位置和待纠正遥感影像的地理信息，可以自动匹配控制点在影像上的大致位置范围，在这一范围内进行搜索，可以大大缩小同名点匹配的搜索过程，提高匹配的速度和精度。

在使用控制点时，不管 GPS 控制点还是图像控制点，简单的方法是在待纠正的影像上标识出控制点的大致范围，这可以仅根据控制点的地理坐标和影像的范围来获取，然后用鼠标在计算机屏幕上通过点击来获取控制点的同名点的影像像素坐标。要实现几何纠正的自动化，就要利用影像的匹配技术来进行控制点与待纠正影像上的同名点的自动匹配。根据控制点的种类的不同，采取不同的匹配技术来进行。控制点数据库中应用过程参见图2。

图2 控制值数据库应用过程

3.1 遥感数字图像控制点配准方法

对正射纠正后的航空或遥感数字图像上裁剪下来的典型区域的一小块范围的图像作为图像控制点采用基于区域特征的和基于点特征的配准方法。

3.1.1 基于区域的配准方法

基于区域的配准方法是将待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域从统计学上进行比较，其相似度评测标准是从两块区域的标准化交叉相关系数中取最大值者。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域，然后再进行配准。对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。但如果图像中存在比较大的噪声和灰度差异时，这个交叉相关测量标准就变得不可靠。

3.1.2 基于点特征的配准方法

基于点特征的配准方法有较高的性能。它有两个过程：特征抽取和特征配准，一系列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。如Canny算子、拉普拉斯高斯算子、区域生长算子。抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、交叉线以及其他特征。特征匹配的算法有：交叉相关、距离变换、动态编程、结构匹配等算法。

3.2 GPS 控制点配准方法

对野外GPS控制点在原始图像上标注控制点的位置和扫描纠正后的数字地形图上得到的典型地物区域的一小块范围的数字图像作为控制点采用人工匹配同名点的方法。

由于地形图控制点所提供的仅是地物的一个结构信息，类似于影像的纹理。它不反映地物的光谱信息，与待纠正影像上的内容不一致；它不能利用控制点片中的数据直接来进行影像匹配。因此，只能利用这一个结构信息采用人工匹配同名点的方法，在可以自动预测控制点在影像上的大致位置范围内，根据影像的纹理特征寻找控制点的同名点。

综合上述方法，在对足够数目的控制点进行匹配找到同名点后，就可以根据这些控制点解算转换矩阵实现几何纠正。

图像控制点库的建立是一项基础的工作，大量的数据要输入数据库。一旦数据库建立起来，可以利用最新的遥感数据进行更新，当需要利用控制点对新的遥感数据进行几何纠正时，可以方便快捷地提取控制点，提高工作效率，为土地调查工作提供技术保障。

参考文献

Barbara Zitová and Jan Flusser.“Image registration methods：a survey.”Imaging and VisionComputing，vol.21，pp.977～1000，2003

张祖勋，张剑清.数字摄影测量学.武汉：武汉测绘科技大学出版社，1996

张祖勋、张剑清.山区遥感（RS）影像的小面元微分纠正.第三届海峡两岸测绘发展研讨会论文集，2000，12

陈跃峰，肖自美.基于内容查询的图像数据库系统模型［J］.中国图像图形学报，1997

‘柒’ 如何通过大地原点坐标（经纬度）推算全国的控制点坐标（经纬度）

国家控制点的埋设并不是完全按照规律不设的，计算的理论坐标和实际控制点位置是对不上的

‘捌’ 建筑中正负00点控制点是如何找到的

在设计方案阶段，不是找到的，而是根据每个地区或某一片地区，国家或地方测绘院会对其绝对标高的测绘数据，并在该地区设定若干高程控制点。当地测绘局的相关数据定一个点：设计图纸上应该给出,0.00的绝对高程XXXX.XX,然后所有的建筑物高度都以这个点的相对高度标注。

如果是施工单位需要确定这个点：
1、首先：对于一个工地来说，在办理规划许可之前，邀请测绘部门会对该工地进行高程测量，并在工地附近（一般是路面）选择若干高程控制点，如G1、G2点，而且要出具标高、高程测量成果。这一步一般是建设单位负责。
2、施工单位进入现场后，根据设计图纸中00点相对绝对标高多少多少，从建设单位提供的G1、G2点（全站仪后视点）引入工地设定00点，一般会设在等明显的位置，用倒三角加正负（建筑标高通常做法）0.000表示
举例：如果00点相对于绝对标高25.000米（设计说明一般有，没有要求设计单位给出），G1点为25.300米绝对标高，G1点绝对标高25.300米；（当然也可用G2，甚至G3、GN）引入工地某点下降0.300米，就是绝对标高25.000米，这就是设计图纸要找的相对标高00点.。