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攝影測(cè)量實(shí)習(xí)報(bào)告心得
通過實(shí)習(xí)我認(rèn)識(shí)到攝影測(cè)量學(xué)是 通過獲取立體影像來研究和確定被攝物體的形狀、大孝空間位置、性質(zhì)和相互關(guān)系的一門 信息科學(xué)與技術(shù)。攝影測(cè)量教學(xué)實(shí)習(xí)是“攝影測(cè)量學(xué)”課程教學(xué)的重要組成部分。 通過實(shí)習(xí)將課堂理論與實(shí)踐相結(jié)合，使學(xué)生深入掌握攝影測(cè)量學(xué)基本概念和原理，加 強(qiáng)攝影測(cè)量學(xué)的基本技能訓(xùn)練， 培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的實(shí)際動(dòng)手能力。 通過實(shí)際使 用數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站，了解數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量的內(nèi)定向、相對(duì)定向、絕對(duì)定向、測(cè)圖過程及方 法；編制數(shù)字影像分割程序，使學(xué)生掌握數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量基本方法與實(shí)現(xiàn)，為今后從事有關(guān)應(yīng) 用遙感立體影像和數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)． 我們本周實(shí)習(xí)的是數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站的操作，數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)是基于數(shù)字影像與 攝影測(cè)量的基本原理，應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字影像處理、影像匹配、模式識(shí)別等多學(xué)科的理 論與方法， 提取所攝對(duì)象用數(shù)字方式表達(dá)的幾何與物理信息， 從而獲得各種形式的數(shù)字產(chǎn)品 和目視化產(chǎn)品。 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)是攝影測(cè)量自動(dòng)化的必然產(chǎn)物。 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)為用戶 提供了從自動(dòng)空中三角測(cè)量到測(cè)繪地形圖的全套整體作業(yè)流程解決方案， 大大改變了我國傳 統(tǒng)的測(cè)繪模式。VirtuoZo 大部分的操作不需要人工干預(yù)，可以批處理地自動(dòng)進(jìn)行，用戶也可 以根據(jù)具體情況靈活選擇作業(yè)方式，提高了行業(yè)的生產(chǎn)效率。它不僅是制作各種比例尺的 4D 測(cè)繪產(chǎn)品的強(qiáng)有力的工具，也為虛擬現(xiàn)實(shí)和 GIS 提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是 3S 集成、三維景 觀和城市建模等最強(qiáng)有力的操作平臺(tái)。 本次實(shí)習(xí)是采用 VirtuoZo 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)（教學(xué)版） ，實(shí)習(xí)目的：了解數(shù)字?jǐn)z影測(cè) 量系統(tǒng)，掌握操作過程。
實(shí)習(xí)主要內(nèi)容：
1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，包括攝影比例尺、相機(jī)內(nèi)方位元素、航高、航帶數(shù)、像片排列、 控制點(diǎn)分布等；
2. 建立測(cè)區(qū)、設(shè)置測(cè)區(qū)參數(shù)；
3. 建立模型、設(shè)置模型參數(shù)；
4. 模型定向，包括內(nèi)定向、相對(duì)定向、絕對(duì)定向方法與步驟。 其基本步驟是：建立測(cè)區(qū)、引入影象、建立模型、檢查（修改）影象參數(shù)、建立相機(jī) 參數(shù)文件、建立加密點(diǎn)文件、設(shè)置成果輸出參數(shù)、模型影象內(nèi)定向、模型的相對(duì)定向、模型 的絕對(duì)定向、核線影象生成、匹配預(yù)處理、影象匹配、匹配結(jié)果的編輯、DEM 生成、DOM 及等高線影象生成、疊加影象生成、矢量測(cè)圖、圖廓整飾等。 通過本次實(shí)習(xí)使學(xué)生掌握攝影測(cè)量的內(nèi)涵、攝影測(cè)量的基礎(chǔ)知識(shí)、解析攝影測(cè)量原理 與方法、雙像解析攝影測(cè)量，了解并能夠理論與實(shí)際相聯(lián)系，解決實(shí)際生產(chǎn)中的問題。 在完成以上的內(nèi)容后，我們緊接著要做的是編寫 K 平均區(qū)域分割程序，其基本原理是 將圖像初步分成 K 個(gè)區(qū)域， 計(jì)算每個(gè)區(qū)域的灰度平均值， 將圖像中每一像素分別與 K 個(gè)區(qū)域 灰度平均值進(jìn)行比較，差值最小的區(qū)域與該像素最為接近，該像素分配給對(duì)應(yīng)區(qū)域。
整個(gè)圖 像掃描完成，重新計(jì)算每個(gè)區(qū)域的灰度平均值，重復(fù)上述比較. K-均值算法是迭代算法，每完成一次圖像迭代，區(qū)域灰度平均值就重新計(jì)算一次，經(jīng)過 多次迭代，使區(qū)域灰度平均值趨于穩(wěn)定。 K 平均區(qū)域分割算法步驟： （1）任意選擇 K 個(gè)初始區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的灰度平均值。 Z1 , Z 2 , ?，Z K （2）使用最小距離判別準(zhǔn)則，將圖像全部像素分配給 K 類區(qū)域； i j 即對(duì)所有的 則判該像素屬于第 i 類區(qū)域。 （3）用步驟（2）分類結(jié)果，重新計(jì)算各區(qū)域灰度平均值，并以此作為新的區(qū)域均值； （4）比較兩次區(qū)域均值之差，若小于某一閾值，則類中心穩(wěn)定，終止算法；否則返回 步驟（2） 。 參數(shù)設(shè)定：圖像初始分割區(qū)域數(shù) K=2*2，兩次區(qū)域灰度平均值之差（閾值）=10 。編寫 與調(diào)試圖像 K 平均區(qū)域分割程序，輸入圖像名： ‘eight.tif’ 。 完成以上步驟后， 我們的攝影測(cè)量的實(shí)習(xí)就算告一段落了。 實(shí)習(xí)雖然只有短短的一周時(shí) 間，但我學(xué)到了很多東西，讓我更加深刻的了解了攝影測(cè)量學(xué)，把平時(shí)所學(xué)到的理論知識(shí)更 加真實(shí)的呈現(xiàn)在我面前，希望以后還會(huì)有這樣的實(shí)習(xí)。
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