摄影测量学是测绘领域中使用二维影像进行三维测量的一个学科；而计算机视觉则是利用影像形成对周围世界的认识，其中一个重要的研究课题就是恢复影像中的三维信息。因此可以发现，两个学科的研究目标是具有一定程度的相似，然而两者不可避免的存在许多区别个差异。虽然随着学科的快速发展，两者间的差异逐渐减小；但是我们依然有必要明白两者之间的区别，从而加深对两个学科的理解。
本系列博客的主要目的是对比两个学科在三维重建领域异同，主要根据笔者对两个学科的理解整理而成，如有错误请直接提出。
摄影测量学
摄影测量是测绘科学下的一个分支，是对由摄影机提取的影像（二维）进行量测，测定物体在三维空间的位置、形状、大小和相互关系的一门科学技术，其主要任务是测制各种比例尺的地形图、建立地形数据库，为地理信息系统、各种工程应用提供基础测绘数据。摄影测量在近百年的历史中经历了模拟、解析与数字摄影测量三个历史阶段。
模拟摄影测量是在室内利用光学或机械的方法模拟摄影过程，恢复摄影时像片的空间方位、姿态和相互关系，进而建立起拍摄场景的模型，最后再在该模型上进行测量。不难看出，在此时摄影测量的核心在于摄影测量内业测量设备，且测量使用大多使用人工完成。在此时，摄影测量的发展受到了极大的限制，一方面是模拟测量仪器价格昂贵，另一方面则是此类仪器的操作十分复杂。我国一直到20世纪70年代一直使用该方法进行摄影测量。下图展示了一台Wild A10模拟测图仪。
解析摄影测量是随着电子计算机技术和自动控制技术而发展起来的“新技术”（相对于当时），其利用电子计算机进行实时的共线方程的解算，从而交会出目标的空间位置。换句话说，即利用电子计算机技术数字化了模拟摄影测量过程，进而辅助作业员进行摄影测量。解析摄影测量出现于20世纪50年代，然而由于当时计算机技术的局限，解析摄影测量仪由于价格较为昂贵其使用范围仍然收到了限制。下图展示了一台WILD BC2解析摄影测量仪。
数字摄影测量是摄影测量学发展的新阶段。此时，计算机技术已经较为完善，摄影测量学者通过使用计算机，在计算机上进行各种数值、图形和影像处理，研究目标的几何和物理特性，抛弃了对特殊测量仪器的需要，完成了摄影测量的自动化。此时，摄影测量的关键已经不再是复杂的仪器，而是存储于计算机中的测量系统软件。1985年，武汉测绘科技大学的王之卓教授完成了WUDAMS(后发展为VirtuoZo)数字摄影测量系统。下图是VirtuoZo测图系统。
同时随着计算机技术及其应用的快速发展，摄影测量的内涵已经远远超过了传统摄影测量的范畴，数字图像处理、模式识别、人工智能等等也逐渐被应用到摄影测量中，并发挥出其独特的应用。
计算机视觉
计算机视觉的发展与计算机技术的发展密切相关，最初开始于20世纪70年代早期。1966年，MIT的Marvin Minsky让他的本科生Gerald Jay Sussman完成一个让计算机使用摄像机描述其所看到的世界的课题。这个课题当然没有成功，但是却迈开了计算机视觉的第一步。相比而言计算机视觉的研究范畴较为广泛，按照笔者的理解大致可以分为两类：基于几何的计算机视觉和基于识别的计算机视觉。基于几何的计算机视觉的主要目的是利用图像恢复出对应的三维场景，而基于识别的计算机视觉则更加重视在图像上进行目标检测、识别、分割等等与人工智能相关的情形。
基于识别的计算机视觉不用多说，随着CNN卷积神经网络的快速发展，图像分类、目标检测和目标识别已经得到了及其快速的发展。目前无论是学术界还是工业界都对其有极大的兴趣，诞生了许多十分有价值的应用。
基于几何的计算机视觉则是利用图像中的特殊几何信息恢复三维场景信息，其中最重要的两个研究方向是SFM(structure from motion)和SLAM(simulataneous localization and mapping)。SFM和SLAM都是利用影像进行三维重建，不同之处在于SLAM则更加强调实时性，可以认为SFM是offline SLAM。SFM的SLAM的核心技术都包括特征提取、特征匹配和光束法平差过程，值得注意的是此处的光束法平差的思路和概念来源于摄影测量学。
总结
在本博客中分别介绍了摄影测量学和计算机视觉的相关信息和内容，其实不难发现两者在三维重建领域有许多相同之处。然而作为两个不同的学科，则给自有其侧重和理解。在后续的博客中，笔者将分别针对三维重建分别介绍两者的异同点。
附录
附录对应的博客也非常值得读一读。
http://blog.sciencenet.cn/blog-520501-984870.html
https://blog.csdn.net/hjchjc520/article/details/4427560
本系列博客的参考书目：
[1] 《摄影测量原理》 王之卓 武汉大学出版社
[2] 《摄影测量学》 王佩军 武汉大学出版社
[3] 《数字摄影测量学》 张祖勋 武汉大学出版社
[4] 《计算机视觉–算法与应用》 Richard Szeliski 清华大学出版社
[5] 《计算机视觉中的多视图几何》 Richard Hartley 安徽大学出版社
[6] 《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》 高翔 电子工业出版社