摄影测量实习报告

摄影测量实习报告范文

在人们素养不断提高的今天，我们使用报告的情况越来越多，报告具有成文事后性的特点。为了让您不再为写报告头疼，以下是小编收集整理的摄影测量实习报告范文，欢迎大家分享。

一、实习目的

1、了解4d的基本概念，了解VirtuoZo NT系统的运行环境及软件模块的操作特点，了解实习工作流程，从而能对4d产品生产实习有个整体概念。

2、掌握创建/打开测区及测区参数文件的设置，掌握参数文件的数据录入完成原始数字影像格式的转换。

3、通过对模型定向的作业，了解数字影像立体模型的建立方法及全过程，并能较熟练地应用定向模块进行作业，满足定向的基本精度要求，掌握核线影像重采样，生成核线影像对。

4、掌握正射影像分辨率的正确设置，制作单模型的数字正射影像，掌握等高线参数设置，生成等高线，通过正射影像或叠加等高线影像的显示，检查是否有粗差，掌握DEM拼接及自动正射影像镶嵌。

5、掌握立体切准的基本专业技能，掌握地物数据采集与编辑的基本操作，掌握文字注记的方法。

6、学会使用图廓整饰模块，掌握图廓整饰中各项参数的意义及其设置方式，生成图廓参数文件，制作完整的DOM图幅产品，生成图廓参数文件，制作完整的DRG图幅产品。

7、通过对实习成果的分析，了解数字产品的基本质量要求，总结实习中出现的问题以及实习成果的不足之处，并能分析其原因 ……此处隐藏6665个字……处理、影象匹配、匹配结果的编辑、DEM 生成、DOM 及等高线影象生成、叠加影象生成、矢量测图、图廓整饰等。 通过本次实习使学生掌握摄影测量的内涵、摄影测量的基础知识、解析摄影测量原理 与方法、双像解析摄影测量，了解并能够理论与实际相联系，解决实际生产中的问题。 在完成以上的内容后，我们紧接着要做的是编写 K 平均区域分割程序，其基本原理是 将图像初步分成 K 个区域， 计算每个区域的灰度平均值， 将图像中每一像素分别与 K 个区域 灰度平均值进行比较，差值最小的区域与该像素最为接近，该像素分配给对应区域。

整个图像扫描完成，重新计算每个区域的灰度平均值，重复上述比较. K-均值算法是迭代算法，每完成一次图像迭代，区域灰度平均值就重新计算一次，经过 多次迭代，使区域灰度平均值趋于稳定。 K 平均区域分割算法步骤： (1)任意选择 K 个初始区域，计算每个区域的灰度平均值。 Z1 , Z 2 , ?，Z K (2)使用最小距离判别准则，将图像全部像素分配给 K 类区域; i j 即对所有的 则判该像素属于第 i 类区域。 (3)用步骤(2)分类结果，重新计算各区域灰度平均值，并以此作为新的区域均值; (4)比较两次区域均值之差，若小于某一阈值，则类中心稳定，终止算法;否则返回 步骤(2) 。 参数设定：图像初始分割区域数 K=2*2，两次区域灰度平均值之差(阈值)=10 。编写 与调试图像 K 平均区域分割程序，输入图像名： eight.tif 。 完成以上步骤后， 我们的摄影测量的实习就算告一段落了。 实习虽然只有短短的一周时 间，但我学到了很多东西，让我更加深刻的了解了摄影测量学，把平时所学到的理论知识更 加真实的呈现在我面前，希望以后还会有这样的实习。