1. 就特徵萃取而言，小波方法對於雜訊的抵抗力優於 TDGO 運算元，對於旋轉 量影響部分，或可藉由選點機制之變更獲得改善，如採取大壓縮窗依模數值 選取特定數目高強度值之點位作為特徵點等。
2. 就匹配程序而言，本研究採用之小波流程利用角度累計直方圖之機制，有效 解決初始旋轉量問題，互相關係數、小波轉換梯度向量模數及一致性相符點 對數，三者之門檻值經適當設定後，該程序可達到自動化套合之效果。
3. 前述門檻值設定，對於套合成果之影響，以下分項討論之：
(1) 互相關係數：
互相關係數決定特徵點配對關係，一般而言可採用 0.75，但於 4-3 節中之近景數值影像實例，影像內涵多水平及垂直線條，重複性 高，若互相關係數門檻值過低，會造成錯誤配對數目過多，導致配對 除錯之難度提升，故將門檻值提升至 0.9。
(2) 小波轉換梯度向量模數：
採小波方法之流程，採兩影像同時萃取特徵點後進行配對之方 式，若兩幅影像中所萃取之特徵點數目過多，易造成組合爆炸之結 果。互相關係數計算次數超過 10 萬次時，建議提高梯度向量模數之 門檻值，以減少特徵點數目。4-1 節中航照立體像對之影像尺寸較大，
以標準 25.0 之門檻值萃取，特徵點數目過高，故將門檻值提升至 120.0。
(3) 一致性檢查相符點數：
採小波方法之流程進行特徵點配對初步除錯時，採用一致性檢查 方式，建議之門檻值為 10 點，但於 4-3 節中，由於影像內多垂直及水 平線條，故需將一致性檢查門檻提高為 20 點，以免一致性檢查結果 保留過多錯誤配對。
4. 仍就匹配程序而言，採洪偉嘉（1999）之流程相較於本研究採用之小波流程 增加了：多次切割子影像控制特徵點分佈及最小二乘匹配兩機制。前者確保 影像中特徵點對分佈均勻，使其鑲嵌成果精度均勻程度較小波流程為佳；後
者提升右像控制點精度至次像元。
5. 本研究所使用之八參數轉換模式，僅適用於地表較為平坦地區，對於高差起 伏過於劇烈之區域則並不合適，如實例一中之航空影像，建物重疊處即出現 接縫偏移的現象。
參考文獻
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附錄 A：Spline 小波原理[Mallat, 1992]
本研究所使用之小波母函數為一二次雲曲線（Quadratic Spline），如附圖 一(b)，細部推導如下。
) 具備規律性（regular）及反對稱性（antisymmetrical），可以一週期為2 之函數π 家族滿足上述限制：
視為三轉換函數，代表具備有限脈波響應（finite impulse reponse）特性的離散式 濾波矩陣，相對應的脈波響應量如附表一所示。
附圖一
附表一
n H G K
-3 0.0078125
-2 0.054685
-1 0.125 0.171875 0 0.375 -2.0 -0.171875 1 0.375 2.0 -0.054685 2 0.125 -0.0078125 3
(a) 三次雲曲線 (b) 二次雲曲線
作者簡歷
姓名：陳維勇
籍貫：江蘇省海門縣
出生日期：民國 65 年 4 月 17 日 學歷：台灣省立花蓮高級中學畢業
國立交通大學土木工程學系畢業
國立交通大學土木工程學系碩士班肄業