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       高速攝影測(cè)量學(xué)的原理非常簡(jiǎn)單，但要求有較高的精度時(shí)，卻困難重重。顯而易見(jiàn)，光心到像面的距離，即焦距與實(shí)物距離相比可相差成千上萬(wàn)倍。即攝影系統(tǒng)參數(shù)及像面特征點(diǎn)位置的任何誤差都可能被放大成千上萬(wàn)倍。真可謂“失之毫厘，差之千里”。早期測(cè)量結(jié)果，例如用測(cè)角器測(cè)量攝影系統(tǒng)的角度，可使**終的測(cè)量結(jié)果失去意義。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)提高攝影系統(tǒng)對(duì)圖像提取的精度，具有極重要的意義，是整個(gè)精密攝影測(cè)量的關(guān)鍵。

       圖像系統(tǒng)的像素點(diǎn)數(shù)決定了該圖像的空間分辨率，要提高分辨率，必須提高系統(tǒng)的像素點(diǎn)數(shù)，例如從512×512提高到1024×1024甚至到2048×2048，但是這種提高硬件像素點(diǎn)的成本代價(jià)是非常昂貴的，常令人難以接受。近年來(lái)許多學(xué)者提出來(lái)用軟件的方法，提高圖像的空間分辨率，即亞像素精度技術(shù)。利用這種技術(shù)，可將圖像空間處理分辨率提高十倍甚至百倍，從而大大地提高了圖像處理精度。

       當(dāng)要提取的特征對(duì)象在圖像上不是一個(gè)孤立的像素點(diǎn)，而是具有 一個(gè)小區(qū)域時(shí)，利用特征對(duì)象各點(diǎn)之間是有一定的聯(lián)系，具有一定特征的前提，對(duì)該特征對(duì)象各點(diǎn)的灰度進(jìn)行插值或擬合，或求對(duì)象的輪 廓的形心，或求對(duì)象的灰度重心。對(duì)這種過(guò)程做浮點(diǎn)計(jì)算，就可以達(dá) 到亞像素精度。通常，可達(dá)到０．２～０．５個(gè)亞像素精度。 

       數(shù)字圖像是對(duì)原始的模擬信號(hào)圖像進(jìn)行遵循某種規(guī)范的抽樣 而得到的。通常的分析僅利用了抽樣點(diǎn)信息，如**亮點(diǎn)、**暗點(diǎn)、 亮暗交替的邊緣點(diǎn)等，對(duì)于抽樣點(diǎn)之間的信息卻無(wú)法利用。因此 一般認(rèn)為數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的分辨率和精確度**高為一個(gè)像素。 當(dāng)然，由于抽樣間隔（像素寬）決定了系統(tǒng)空間分辨率，數(shù)字圖像的 分辨率**高只能達(dá)到一個(gè)像素。可是定位精度和分辨率不是一回 事，由于目標(biāo)特征變化的連續(xù)性，可以借助某些數(shù)學(xué)工具———即亞 像素處理方法，實(shí)現(xiàn)用抽樣點(diǎn)信息來(lái)表達(dá)非抽樣點(diǎn)信息，因此定位 精度有可能高于像素單位。

       若已知對(duì)象的特征分布，取典型的特征分布為一模板，用此模板對(duì)搜索區(qū)域做相關(guān)濾波，然后對(duì)相關(guān)系數(shù)做擬合，**后求出相關(guān)系數(shù)的極值點(diǎn)，即為特征對(duì)象的位置。此方法可達(dá) 到０．０１～０．１個(gè)亞像素精度。

       利用一個(gè)與待測(cè)目標(biāo)灰度分布相近的算子，對(duì)目標(biāo)點(diǎn)附近圖像進(jìn)行相關(guān)濾波，并對(duì)運(yùn)算結(jié)果作二次曲面擬合，以該曲面的極值點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)。相關(guān)濾波處理能夠有效地突出目標(biāo)特征點(diǎn)。例如，圖 （ａ）、（ｂ）所示的十字絲目標(biāo)相當(dāng)模糊，而經(jīng)過(guò)圖（C）的十字絲模板相關(guān)濾波后，可形成明顯的十字絲中心特征點(diǎn)圖（d）。