第二章 文獻回顧
2.1 數位影像相關係數法(DIC)
數位影像相關係數法（Digital Image Correlation method，DIC）是以“找 尋演算法”為基礎，使用數位影像相關係數，比對兩張影像的局部相關性，
(2) Chu et al.（1985）提出以結合變形理論及數位影像相關係數法之量測 技術，及以內插理論來擴展此技術之應用範圍，並以實際案例來驗證
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有可能達到次微米的解析度的發展空間。
(5) Lopez-Anido et al.（2004）提出以兩台高解析度CCD鏡頭試驗性的進 行三維的DIC量測，此法成功判別出複合材料中各材料行為的差異。
(6) Tung et al.（2005）利用DIC量測剛體位移，其x方向與y方向的位移誤 差值為0.004個像素。
(7) Lecompte et al.（2006）的研究，提出了不同大小的分析網格和不同尺 寸的斑點記號之間的關係對DIC分析精度的影響，並建議最佳化網格 大小與記號大小，以提高DIC分析的精度。
(8) Shih et al.（2010）的研究中，利用一台攝影機進行動態的量測，結果 顯示一懸臂樑之模態可利用DIC量測出，並可以此來判斷是否有缺 陷。
(9) Tung et al.（2011）的研究，利用單一一台相機進行三維DIC量測，可 避免因兩臺相機不同的機械與光學性質造成的誤差，經扭曲校正後影
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(2) Lowe (2004) 改良Harris演算法，提出了SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)演算法，改善Harris演算法無法抵抗影像尺度改變的問題。
此方法先對影像做高斯差分( Difference of Gussian, DOG )與影像金 字塔(Image pyramid)分層的方式，使影像特徵點俱備抵抗影像尺度改 變的能力，以及對特徵點做向量化描述來抵抗影像旋轉。此方法優點 為，當影像產生旋轉、尺度與視角改變時的有相當的穩定性。
(3) Bay (2006) 提出了SURF（Speeded Up Robust Feature）演算法，改善 SIFT演算法的特徵點提取法，具有抵抗影像旋轉與影像尺度改變能力 且運算快速的方法。此方法快速的主要原因為，利用積分影像搭配 Hessian matrix探測器找出特徵點，且藉由改變filter大小而非影像大小 來創造尺度空間，並利用X、Y方向的一階Haar wavelet response來描 述特徵點。優點為，運算快速，且特徵點重複性高，抵抗影像視角改 變、尺度變化與模糊能力強。
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(1) Lowe (2004) 提出的次近鄰居法(Second-Closest Neighbor)，可用於如 SIFT、SURF與BRISK等特徵點演算法之特徵描述子比對，將影像中
12 的特徵點做初步的刪除，再計算均方根誤差（Root Mean Square Error；
RMSE）值的方式，挑選出誤差小的特徵點作為幾何校正轉換模型的
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(30mm±6ppm)，7km 範圍內仍有 72%基線可滿足此要求；搭配 e-GPS 系統產生之虛擬參考站，10km 內之靜態基線測量有 75%可求得固定
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新初始化，以獲得公分等級之定位座標，且降低了獲得可靠定位資訊 所需要的時間。
2.6 文獻總結
數位影像量測技術是一種新興之技術，由於近年來相機的快速發展，
使用此方法進行量測之精度日益提高，而且應用範圍相當的廣泛，例如 工程界中經常需要材料的應力應變關係。本研究希望將數位影像相關係 數法應用於航拍圖拼接，改善影像拼接精度與接合度。
透過無人飛行載具搭載錄影設備取得航拍圖後，仍需外方位資訊方能 建置三維模型，雖然無人飛行載具上也有搭載GPS，但其精度不高，可 能有數公尺至數十公尺的誤差，因此需要透過高精度的控制點方能校正 三維模型之精度。回顧過去文獻，雙頻GPS 雖然具有高精度的定位能力，
然而成本較單頻GPS 高出許多；而近年俄羅斯的格洛納斯系統、歐洲的 伽利略系統及中國北斗系統亦相繼問世，隨著多系統衛星定位的發展，
可視衛星數量大幅提升，單頻亦可達到公分等級的精度需求。
本研究擬以兩組單頻衛星接收儀，施作RTK 量測控制點及檢核點，
並比較人工選定控制點與DIC 選定控制點之精度差異，探討應用數位影 像相關係數法於現地控制點定位，是否能有效提升影像拼接與三維模型 之精度。
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