好吧，您可以尝试估计在两个图像中的坐标之间映射的变换矩阵。这个想法是

$$\begin{equation} \begin{bmatrix} x_a\\ y_a \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A_{xx} & A_{yx}\\ A_{xy} & A_{yy} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_m\\ y_m \end{bmatrix} \end{equation}$$

在哪里$x_a, y_a$是航拍图像的坐标（例如以像素为单位）和$x_m, y_m$是照片的坐标。写出来会导致方程组：

$$\begin{equation} x_a = A_{xx}x_m + A_{yx}y_m \end{equation}$$ $$\begin{equation} y_a = A_{xy}x_m + A_{yy}y_m \end{equation}$$

这样您就可以表示图像之间的缩放、旋转和剪切操作。每个图像至少需要四个点来求解该系统，但我建议更多，然后使用线性回归计算最小二乘解。这也将让您了解一切的运作情况。如果拟合后存在较大的残差，则线性变换可能不够。

如果您想叠加图像，只需将变换矩阵应用于您的地图，结果应该是一个图像，其参考坐标彼此重叠，并且其间的区域相应地进行线性变换。

这里有很多可能出错的地方。这一次，它只适用于大致平坦的地形（尽管如果飞机距离较远，这种效果会变弱）。此外，如果照片中存在镜头失真，则会影响拟合的准确性（通常靠近图像边界）。最后，地图不准确可能会让您失望。

最后，这只是一个尝试的问题。如果 2D 转换模型无法提供准确的结果，则需要对更多效果进行建模。但估计这些可能还需要更多的参考点。

另一种想法是将图像放在平面上（如纹理）并将平面放置在 3D 空间中，并将其与照片的平面匹配。最终你会得到这个平面的 3 维变换矩阵。可能也有效。

两个图像平面之间的透视变换可以表示为：

$$\begin{equation} \begin{bmatrix} Xw\\ Yw\\ w \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a & b & c\\ d & e & f\\ g & h & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x\\ y\\ 1 \end{bmatrix} \end{equation}$$

自从$w = gx + hy +1$,

您可以将矩阵方程更改为：

$$\begin{equation} \begin{bmatrix} X\\ Y\\ ... \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x & y & 1 & 0 & 0 & 0 & -Xx & -Xy\\ 0 & 0 & 0 & x & y & 1 & -Yx & -Yy\\ ... \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a\\ b\\ c\\ d\\ e\\ f\\ g\\ h \end{bmatrix} \end{equation}$$

请注意，您有 8 个未知数，这表明您需要至少 4 个独立的坐标对应关系，以避免矩阵的欠定。