**1、近景摄影测量构建3D模型**
在各种计量检测中，不可避免的需要对检测目标进行扫描，构建3D模型，用来对各种检测目标进行量测。
非接触构建3D模型有多种技术实现手段，包括激光扫描，照相式扫描等等等。不同检测条件下，对构建3D模型和量测的精度有着不同的要求，而各种3D模型构建方法，其成本和效率有着很大的差别。
随着计算机图像处理技术的发展，随着数码成像技术的精度提高，传统应用于测绘行业的立体成像技术，在计量检测非接触3D模型构建方面，开始呈现越来越强大的优势。
近景摄影测量技术，利用两台或多台姿态固定的相机，对同一物体进行多角度同时成像，然后利用影像之间的成像数学关系，能够构建成像方程，通过成像方程，能够计算观测物体表面距离相机之间的距离，从而构建观测物体表面的3D点云，最终完成观测物体的3D建模。
近景摄影测量技术，相对其他非接触3D模型构建技术，有着模型构建速度快，成本低廉的优势，在3D模型构建领域，有着广泛的前途。
近景摄影测量技术，存在的最大问题是其模型精度受相机的直接影像，低分辨率、镜头畸变较大的成像，将会极大的降低模型精度。当采用高精度、高分辨率、镜头畸变较小的相机时，构建的3D模型精度还是可以得到保证的。
3D模型构建速度快是近景摄影测量技术的最大的优势，在降低一定程度的模型精度的情况下，甚至能够做到实时（准实时）模型的构建。
**2、目标识别及自动分类**
在各种工业应用环境中，难免会对目标群体根据其外形进行挑选、分类，已适应生产环节的需要。
随着计算机图像处理技术的发展，特别是目标识别技术的发展，为群体检测分类提供了一个高效低成本的解决方案。
通过数码相机或者高精度摄像头，对目标群体表面进行拍摄，提取其纹理和结构特征，在通过与数据库中的目标库特征进行比较，达到识别的目的。
现在的图像目标识别技术，已经很好的解决了不同成像光照条件、不同成像时间、不同成像设备、不同视角等多种关键技术，已经能够实时（准实时）对目标群体进行识别。
结合双摄像头或者单摄像头影像序列，能够判断出识别出来的目标物体距离相机的距离和角度，通过该信息对机械臂进行控制，从而实现目标物体的自动挑选和分类，较好的解决目标群体分类问题。
利用图像目标识别技术构建的目标群体识别技术，有着识别速度快、识别准确、成本低廉等多种优势，将会成为一种应用广泛的目标群体分类技术。
图像目标识别技术主要是利用目标物体表面的数字图像分析技术，当目标群体表面缺乏纹理（或纹理一致），结构形状一致的情况下，将很难发挥其作用，所以在图像识别技术应用时，必须考虑目标群体的实际情况。
**3、影像自动配准**
在测量和医疗领域，存在大量的影像配准工作，需要对影像进行配准，才能进行后续的工作。
常规的影像配准方法是半人工半自动作业模式，在影像上选取一定量的目标点，再从参考资料中读取相关坐标参数，输入专用处理软件进行纠正。
影像自动配准，利用计算机图像处理技术，自动提取影像和参考影像中的特征点，按照对应关系建立两者映射数学方程，最后采用此数学方程，对影像进行逐点映射计算，得到配准后的影像，能够直接使用于各种后续应用中。
在影像数量庞大、对配准速度要求较高、图像需要实时分析的条件下，人工影像配准工作将无法胜任，影像配准环节成了该应用的瓶颈，严重影像了后续工作的开展。
影像自动配准技术，能够低成本的、高效的实现影像的全自动配准，并且能够实现实时（准实时）配准，配准精度高，能够达到0.3像元的配准精度。
**4、影像自动对比分析**
通过对比不同时期拍摄的影像，能够发现影像的变化情况，有着很大的实用价值。但是不同时期拍摄的影像，存在传感器不一致，分辨率不一致，拍摄角度不一致等多种因素的影像，传统的对比方法都是人工进行对比解读，发现影像目标的变化。这样的方法，不仅效率低，而且存在一定程度的漏判和误判，因此，在很大程度上限制了影像对比分析的使用。
利用影像特征自动提取技术，能够从需要对比的影像中分别提取数量巨大的特征点，然后利用数学映射关系，建立两者的映射方程，通过映射方程，能够自动发现产生变化的特征点，再利用这些特征点实现变化区域的提取，实现影像自动对比分析。
影像自动对比技术，可以广泛应用于测量、土地利用调查、医学影像分析、工业目标分析、军事目标打击分析、损毁分析等等多种领域，理论上讲，只要需要进行影像对比分析的应用，均可以利用该技术。
**5、相似图像检索**
基于图像内容的检索，一直是数据挖掘、互联网应用的一个重要方面。而相似图像检索，是其中的基础。目前互联网上也存在多种相似图像检索应用，包括谷歌、百度等，均提供了相应的应用模块。但这些相似检索应用，均存在一个较大的问题——误判和漏判。对待检索图像而言，返回的检索结果，基本上均是颜色分布相似的影像，因此检索结果中存在大量颜色分布近似，但图像内容完全不相关的图像。而对大量颜色分步存在差异，但图像内容非常相似的图像，却不能正确的检索出来。这样的图像包括缩放、旋转、剪裁、合成、篡改后的图像。
通过图像结构特征提取技术，能够从图像中提取大量结构特征点，能够较好的表达图像内容信息。利用结构特征检索到的图像，能够较好的解决包括图像缩放、旋转、剪裁、合成、篡改后的相似性判断问题，能够较为合理的检索出内容真正相似的影像。
结构特征检索检索技术，目前还存在检索效率问题，也即高维空间高效检索索引问题，通过深入分析，本课题组也采用了多种高维空间索引技术，在一定程度上提高了检索效率，对比顺序遍历查找，效率提高100倍左右。
**6、图像目标识别**
图像目标识别，包括人像识别，是图像内容检索的另一个重要应用分支，成功的图像目标识别，将会应用在多种行业。目前较为成功的应用是车牌自动识别技术。特征物体、人像识别，一直是图像应用的重点研究领域。
通过对图像进行结构特征提取，能够较好的对图像目标进行分割，再对分割后的目标，对比识别库中的结构特征。通过结构特征的相似性判断，判定是否存在已知目标，并对其进行识别标识。
基于以上技术实现的目标识别，技术难点在于结构特征能够较为准确的描述目标物体和识别库物体，同时，对海量的库物体，需要实现高效的高维空间索引技术。
通过对图像自动配准、图像相似性检索的研究，基本上掌握了目标自动识别的基础核心内容，对目标识别技术进行了初步的研究。
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