数字摄影测量实习报告(DOC) - 图文

课程编号： 课程性质：必修

数字摄影测量实习

学院： 测绘学院 专业： 测绘工程 地点： 校 内 班级： 201116110 组号： 姓名： 学号： 教师： 徐 芳

李 妍 申丽丽

2014年4月10日 至 2014年4月30日

目录

一、 实习目的 .............................................................................................. 错误！未定义书签。 二、 VirtuoZo实习过程 ............................................................................... 错误！未定义书签。

1、 数据准备以及初步处理 ................................................................ 错误！未定义书签。

1） 新建测区 ................................................................................ 错误！未定义书签。 2） 初步处理 ................................................................................ 错误！未定义书签。 3） 进一步处理 .............................................................................................................. 2 4） 产品生成 .................................................................................................................. 2 2、 DEM编辑 ........................................................................................................................... 2 3、 DEM拼接 ........................................................................................................................... 3 4、 图像镶嵌 .......................................................................................................................... 4 5、 IGS数字化测图 ............................................................................................................... 4 6、 空中三角测量 .................................................................................................................. 5

1） 数据准备及预处理................................................................................................... 5 2） 交互式编辑 .............................................................................................................. 6 3） 三角测量 .................................................................................................................. 7 4） DEM拼接和正射影像制作 ........................................................................................ 7

三、 GeoWay实习过程.................................................................................................................. 8

1、 交互式编辑 ...................................................................................................................... 8

1） 新建工程并设置相关参数 ....................................................................................... 8 2） 生成内图廓................................................................................................................8 3） 交互式编辑 .............................................................................................................. 9 2、 空三加密 ........................................................................................................................ 10

1） 数据准备及检查 .................................................................................................... 10 2） 控制网平差 ............................................................................................................ 11 3） 精确匹配并查看匹配结果 ..................................................................................... 11 4） 刺点 ........................................................................................................................ 11 3、 立体测图 ..................................................................................... 1错误！未定义书签。

1） 新建方案和数据准备.......................................................... 1错误！未定义书签。 2） 初步处理 ............................................................................. 1错误！未定义书签。 3） 批处理 .................................................................................................................... 13 4） 地物采集 ................................................................................................................ 13 5） DEM编辑 ................................................................................................................. 13 6） TIN网编辑 ............................................................................................................. 14 7） 质量检查 ................................................................................................................ 15

四、 编程 ...................................................................................................................................... 17

1、 空间后方交会 ................................................................................................................ 17 2、 特征匹配 ........................................................................................................................ 21 3、 同名核线提取 ................................................................................................................ 25 五、 心得体会 .............................................................................................................................. 28

一、 实习目的

通过对数字摄影测量软件的操作，熟悉数字摄影测量系统，掌握数字摄影测量软件的作业流程，加深对数字摄影测量过程的理解。通过编程实习，加深对数字摄影测量学相关方法原理的理解，提高编程动手能力。

二、 VirtuoZo实习过程

1、数据准备以及初步处理

1) 新建测区?设置测区参数，新建模型?设置模型参数，设置相机参数

?设置控制点数据?导入影像数据，至此，准备工作完成；

图1 设置测区参数 图2 设置模型参数

图3 导入控制点 图4 导入相机参数

图5 导入影像

2) 内定向?相对定向?绝对定向，至此影像定向完成；

1

图6 内定向

图7 相对定向

相对定向做完之后系统会自动进行绝对定向，我们可以到主界面查看绝对定向的结果：下图是模型157-156的绝对定向结果图：

图8 157-156绝对定向结果

3) 然后点击处理?核线重采样?影像匹配，做完这些就可以准备生成产

品；

4) 然后点击产品，可以生成需要的产品，如DEM，DOM，等高线等；

2、DEM编辑

由于生成的DEM含有房屋，树木等地物，所以并不是真正意义上的数字高程模型，而应该是DTM（数字表面模型）。如下图：

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图9 数字表面模型

图中的红色方框所包围的可以很容易看出来是房屋而不是地形。所以需要对上上述DEM进行编辑，生成正真意义上的DEM。点击“高级?DEM编辑”，进入DEM编辑界面。

图10 编辑后的DEM

图中的红色部分就是我们编辑的范围，经过编辑后加载DEM显示立体图，可以看出其中的房屋高度已经贴合地面了。

3、DEM拼接 由于每一个DEM只是两张影像形成的，一测区有多个DEM，因此需要经

过拼接才能形成整个测区的DEM。点击“高级-->DEM拼接”弹出DEM拼接界面，加载需要拼接的DEM，用鼠标划定拼接范围，接下来就可以执行拼接。

图11图12 DEM拼接

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4、图像镶嵌

生成整个测区的DEM后，我们就可以生成整个测区的正射影像了。依次点击“高级?正射影像制作”弹出制作界面，选定DEM以及相应的影像数据，然后执行，结果如图

图13 拼接后的正射影像

5、IGS数字化测图

点击“测图?IGS数字化测图”进入到数字化测图界面，然后依次“新建VZV矢量文件?装载影像数据”，然后通过红绿眼睛对测区进行矢量化。

4

图14 IGS数字化测图

图15 矢量图形

6、空中三角测量

1) 数据准备和图像预处理

打开VirtuozoAAT，依次“新建测区—设置参数---引入影像”

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图16 输入影像

注意第二条航带的选项要选上相机旋转。然后进行“内定向?航带间偏移量”

图17 航带间偏移量

在图中选取航带间的同名点，系统会自动计算航带间偏移量设置好航带间偏移量之后，开始提取连接点，最后运行自动挑点程序。 2) 交互式编辑

打开交互式编辑界面，一次在每张图像上选点，保证每个蓝框周围至少有3个点就行。

图18 选点 图19 使用PATB平差

然后加入控制点，只要在测区中加入三个控制点，然后使用PATB进行平差，就可以使用“预测控制点”预测出其余的控制点的位置，然后依次选出控制点坐标。

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图20 控制点 图21 被挑出的点

可能一次选择的点精度不够会有误差超限的点，显示在如图21中带有星号，然后对带有星号的点从新定位，这样直到没有星号的点。至此，交互式编辑完成。 3) 三角测量

打开VirtuozoNT，打开在AAT中建立的测区，自动创建测区，之就可以使用批处理功能进行自动化处理。至此，三角测量完成。

图22 批处理界面

4) DEM拼接和正射影像制作

按照前面的拼接步骤进行DEM拼接和正射影像的制作，结果如下：

图23 DEM 图24 正射影像

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三、GeoWay实习流程

1、交互式编辑

1）新建工程，设置相关参数

（PS：对照表添加 [LAYER] [ENDSEC]，然后将SYM符号库文件拷贝到C:\\WINDOWS\\GeoSymbol）

图1 参数设置界面

2）生成内图廓线

图2 生成图廓线

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3）交互式地物编辑

1、加载栅格图层。点击栅格图层，加载tfw数据，加入栅格图层，然后生成内图廓，格网线

图3 加载栅格图层

2、勾选跨层输入编辑，设置激活图层，然后点击相应地物?设为输入地物类。

3、点、单线、双线编辑

4、点、线处理。悬挂点和伪节点处理，工具—检查—悬挂伪节点进行伪节点检测。批处理—消除悬挂点和伪节点能够消除大部分错误，不能消除的部分进行手工编辑。

图4 节点编辑后的图

5、面处理。新建房屋对照表，在拓扑构建时启用房屋对照表，然后

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拓扑弧段预处理，最后进行拓扑构建。对于拓扑构建中被遗漏的要手工处理后再次构建

图5 拓扑构建后的图

2、GEOWAY空三加密

1）新建工程，数据准备并检查

依次点击“新建工程?选择数据所在的目录初始构网”然后点击“生成成果?生成单色点云”用mashlab打开.ply文件，查看点云和构网结果

图6 点云图 图7 网形图

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2）控制网平差

“常规处理?光束法平差?删除残差大于域值的点?自由网平差”，重复上述步骤直到最小残差小于阈值60（PS：每次删除的点不能太多，以防删除过多正确的点）

3）精确匹配并查看匹配结果

点击“常规处理?精确匹配”，进一步匹配

图8

图9

4）刺点

常规处理光束法平差?常规处理?绝对定向（GPS）?刺点

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图10 刺点界面

5）空三结果

图11

3、立体测图（无人机）

1）新建方案和数据准备

影像管理?加载影 模型管理?新建模型 控制点编辑?导入控制点 像点导入?导入像点

外方为元素导入?导入外方位元素 2）初步处理

内定向—相对定向—绝对定向—核线重采样

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图12 相对定向

3）批处理

图13

4）地物采集

新建加工工程，然后依次进行高程点、道路、房屋、比高点、等高线的采集

图14 地物采集结果

5）DEM编辑

1、点线处理 采集特征线处理—选择特征线处理

2、面处理—自适应内插，量测点内插局部置平、水域处理

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图15 DEM编辑前 图16 DEM编辑后

6）TIN网处理

图17 编辑前 图18 编辑后

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图19 编辑后

7）质量检查

1、设置质检方案—制作方案—加入工作方案

图20 检查报告 图21 方案设置

2、新建检查任务，指定目录到数据所在目录。然后自动检查错误并查看错误，然后对矢量图进行修改

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图22 编辑前 图23 编辑后

图24 编辑前 图25 编辑后

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四、编程内容

1、单像空间后方交会

#include#include \ #include#include #include #include#include using namespace std;

HFJHDialog::HFJHDialog(QWidget *parent) : QDialog(parent),

ui(new Ui::HFJHDialog) {

ui->setupUi( char *title= this\空间后方交会); \; QString qtitle = QString::fromLocal8Bit(title); setWindowTitle(qtitle); ui->textBrowser->setText(\); fx=4547.99665; //焦距 单位pixel fy=4547.87373; x0=47.48571; //内方位元素 pixel y0=12.02756; k1=-5.00793e-009; k2=1.83462e-016; //畸变参数

p1=-2.24419e-008; p2=1.76820e-008; Xs0=4300.0; Ys0=-150.0; Zs0=-300.0; //初始值

phi0=0.0; omega0=0.0; kappa0=0.0; ////单位单位mmrad }

HFJHDialog::~HFJHDialog() {

}

delete ui; //读取像点坐标

int{

HFJHDialog::readxy(string path) int index = 1;

ifstream fil; //path =\我的课程\\\\数字摄影测量影像数据\\\\后方交会\\\\像点坐标.txt\ fil.open(path); { if(!fil) char *log = \打开像点文件失败<<<\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); }

return -1; xy tmp;

{

while(!fil.eof()) fil>>tmp.index>>tmp.x>>tmp.y; y:%3\ ).arg(index).arg(tmp.x).arg(tmp.y)); ui->textBrowser->append(QString(\ pic.push_back(tmp); index++;

}

fil.close(); }

return 0; //int读取物方点坐标

{

HFJHDialog::readXYZ(string path) int index = 1;

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x:%2

ifstream fil; fil.open(path); { if(!fil) char *log = \打开控制点文件失败<<<\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); }

return -1; XYZ tmp;

string head;

for(int i = 0; i < 4; ++i) {

fil>>head; }

{

while(!fil.eof()) fil>>tmp.index>>tmp.X>>tmp.Y>>tmp.Z; Z:%3\ ui->textBrowser->append(QString(\ index++;

).arg(index).arg(tmp.X).arg(tmp.Y).arg(tmp.Z)); X:%2 obj.push_back(tmp); }

fil.close(); }

return 0; //读取相机参数文件

int{ HFJHDialog::readcamera(string path) int index = 1;

ifstream fil; //path =\我的课程\\\\数字摄影测量影像数据\\\\后方交会\\\\像点坐标.txt\ fil.open(path); { if(!fil) char *log = \打开相机文件失败<<<\; }

returnui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); -1; fil.close(); }

return 0; //void空间后方交会算法主体函数 {

HFJHDialog::HFJH() // double结果值

double Xs=Xs0, phi=phi0, Ys=Ys0, Zs=Zs0; omega=omega0, kappa=kappa0; //定义 //定义 double x, y, X, Y, Z; //定义X,Y,Z doubledouble a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3; X_,Y_,Z_;

double double a11,a12,a13,a14,a15,a16; double a21,a22,a23,a24,a25,a26; lx,ly;

cv::Mat A, L, dX; double r_r, dx, dy;

//迭代终止阈值

//, A0, L0, A1; double e = 1.0 / 206265; //double单位权中误差 m0;

int //double求取主点坐标 index = 1; W = 5344.0;

x0 = W / 2 + x0; double H = 4008.0; y0 = H / 2 - y0; {

do for (size_t i = 0; i != pic.size(); ++i) {

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Y:%3

x = pic[i].x; y = pic[i].y; X = 0; Y = 0; Z = 0;

for (size_t j = 0; j < obj.size(); j++) {

if (obj[j].index == pic[i].index) {

X = obj[j].X; Y = obj[j].Y; Z = obj[j].Z; break; } }

if (abs(x) < 1) { char *arg1 = \像点\; char *arg2 = \没有找到对应的控制点\; ui->textBrowser->append(QString(\).arg(QString::fromLocal8Bit(arg1)).arg(pic[i].index).arg(QString::fromLocal8Bit(arg2))); continue; }

//求观测值的改正

r_r = (x - x0)*(x - x0) + (y - y0)*(y - y0);

dx = (x - x0)*(k1*r_r + k2*r_r*r_r) + p1*(r_r + 2 * (x - x0)*(x - x0)) - 2 * p2*(x - x0)*(y - y0);

dy = -(y - y0)*(k1*r_r + k2*r_r*r_r) + p2*(r_r + 2 * (y - y0)*(y - y0)) - 2 * p1*(x - x0)*(y - y0);

//经过畸变改正后的像点坐标观测值 x = (x - x0) - dx; y = -(y - y0) - dy; //求矩阵R各元素的值

a1 = cos(phi)*cos(kappa) - sin(phi)*sin(omega)*sin(kappa); a2 = -cos(phi)*sin(kappa) - sin(phi)*sin(omega)*cos(kappa); a3 = -sin(phi)*cos(omega); b1 = cos(omega)*sin(kappa); b2 = cos(omega)*cos(kappa); b3 = -sin(omega);

c1 = sin(phi)*cos(kappa) + cos(phi)*sin(omega)*sin(kappa); c2 = -sin(phi)*sin(kappa) + cos(phi)*sin(omega)*cos(kappa); c3 = cos(phi)*cos(omega); //求X_，Y_，Z_

X_ = a1*(X - Xs) + b1*(Y - Ys) + c1*(Z - Zs); Y_ = a2*(X - Xs) + b2*(Y - Ys) + c2*(Z - Zs); Z_ = a3*(X - Xs) + b3*(Y - Ys) + c3*(Z - Zs); //求x，y的近似值

double x_ = -fx*X_ / Z_; double y_ = -fy*Y_ / Z_; //求矩阵L各元素的值 lx = x - x_; ly = y - y_;

//求矩阵A各元素的值

a11 = 1 / Z_*(a1*fx + a3*x); a12 = 1 / Z_*(b1*fx + b3*x); a13 = 1 / Z_*(c1*fx + c3*x); a21 = 1 / Z_*(a2*fy + a3*y); a22 = 1 / Z_*(b2*fy + b3*y); a23 = 1 / Z_*(c2*fy + c3*y);

a14 = y*sin(omega) - (x / fx*(x*cos(kappa) - y*sin(kappa)) + fx*cos(kappa))*cos(omega);

a15 = -fx*sin(kappa) - x / fx*(x*sin(kappa) + y*cos(kappa)); a16 = y;

a24 = -x*sin(omega) - (y / fy*(x*cos(kappa) - y*sin(kappa)) - fy*sin(kappa))*cos(omega);

a25 = -fy*cos(kappa) - y / fy*(x*sin(kappa) + y*cos(kappa)); a26 = -x; //合成矩阵

double a[12] = { a11, a12, a13, a14, a15, a16, a21, a22, a23, a24, a25,

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a26 };

double l[2] = { lx, ly };

cv::Mat Ai(2, 6, CV_64FC1, a); cv::Mat Li(2, 1, CV_64FC1, l); A.push_back(Ai); L.push_back(Li); }

//计算

dX = (A.t() * A).inv() * A.t() * L; Xs+=dX.at(0,0); Ys+=dX.at(1,0); Zs+=dX.at(2,0); phi+=dX.at(3,0); omega+=dX.at(4,0); kappa+=dX.at(5,0); ui->textBrowser->append(QString(\).arg(index).arg(dX.at(0)).arg(dX.at(1)).arg(dX.at(2)).arg(dX.at(3)).arg(dX.at(4)).arg(dX.at(5))); index++; cv::Mat M0 = (A*dX - L).t()*(A*dX - L); m0 = sqrt(M0.at(0) / (2 * pic.size() - 6)); A.release(); L.release();

if (index > 100) break; }

while(fabs(dX.at(0))>0.001||fabs(dX.at(3))>e); ui->textBrowser->append(QString(\)); ui->textBrowser->append(QString(\ Ys:%2 Zs:%3 phi:%4 omega:%5 kappa:%6\).arg(Xs).arg(Ys).arg(Zs).arg(phi).arg(omega).arg(kappa)); char *log = \单位权中误差：\; ui->textBrowser->append(QString(\).arg(QString::fromLocal8Bit(log)).arg(m0)); }

void HFJHDialog::on_pushButton_clicked() { QString qpath = QFileDialog::getOpenFileName(this); string path = qpath.toLocal8Bit(); if(readxy(path) == -1) { char *log =\读取像点坐标错误XXXXXX\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); return; } char *log = \读取像点坐标结束OOOOOO\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); ui->lineEdit->setText(qpath); }

void HFJHDialog::on_pushButton_2_clicked() { QString qpath = QFileDialog::getOpenFileName(this); string path = qpath.toLocal8Bit(); if(readXYZ(path) == -1) { char *log = \读取控制点坐标错误XXXXXX\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); return; } char *log = \读取控制点坐标结束OOOOOO\; ui->textBrowser->append(QString::fromLocal8Bit(log)); ui->lineEdit_2->setText(qpath); }

void HFJHDialog::on_pushButton_4_clicked() { HFJH(); }

void HFJHDialog::on_pushButton_5_clicked() { HFJHDialog::close();

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}

图1 控件后方交会

2、特征匹配

#include \ #include #include #include using namespace std; using namespace cv; //构造函数

Mmatch::Mmatch(int length, int flag) { Mlength = length; Mflag = flag; match(); }

//构建子窗体

void Mmatch::findsubwin(Mat &src, Mat &dst, int i, int j, int length) { dst = Mat::zeros(length, length, CV_8UC1); int xl = i - length / 2; int yl = j - length / 2; int xr = i + length / 2; int yr = j + length / 2; int xdl = 0; int ydl = 0; int xdr = length - 1; int ydr = length - 1; if (xl<0) { xdl = 0 - xl; xl = 0; } if (yl < 0) { ydl = 0 - yl; yl = 0; } if (xr >= src.cols) {

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xdr = (dst.cols -1)- (xr - (src.cols-1)); xr = src.cols - 1; } if (yr >= src.rows) { ydr = (dst.rows-1) - (yr - (src.rows-1)); yr = src.rows - 1; } Mat sROI = src(Range(yl+1, yr+1), Range(xl+1, xr+1)); sROI.copyTo(dst(Range(ydl+1, ydr+1), Range(xdl+1, xdr+1))); }

//匹配算法主体函数 int Mmatch::match() { string path1 = \我的课程\\\\数字摄影测量影像数据\\\\匹配\\\\1BAK.bmp\; string path2 = \我的课程\\\\数字摄影测量影像数据\\\\匹配\\\\2BAK.bmp\; string path = \我的课程\\\\数字摄影测量影像数据\\\\匹配\\\\1BAK_points.txt\; ifstream fil; vector pointssrc; fil.open(path); if (!fil) { cout << \ << endl; return -1; } int index; point pt; while (!fil.eof()) { fil >> index >> pt.x >> pt.y; pointssrc.push_back(pt); } Mat src1 = imread(path1,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat src2 = imread(path2,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if (src1.empty() || src2.empty()) { cout << \ << endl; return -1; } vector pointsdst; Mat subwinsrc, subwindst; for (int i = 0; i

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} imshow(\, dst1); imshow(\, dst2); waitKey(); return 0; }

//寻找同名点函数

void Mmatch::findsamename(Mat &src, Mat &subwin, point &dst) { Mat subwind; int length = subwin.cols; int helf_length = length / 2; int flag = Mflag; float relate = 0; for (int i = 0; i < src.cols; ++i) { for (int j = 0; j < src.rows; ++j) { findsubwin(src, subwind, i, j, length); if (i == helf_length && j == helf_length) { relate = compare(subwin, subwind, flag); dst.x = i; dst.y = j; } float tmp = compare(subwin, subwind, flag); if (tmp > relate) { relate = tmp; dst.x = i; dst.y = j; } } } }

//特征向量比较函数

float Mmatch::compare(Mat &subwin, Mat &subwind,int flag) { float sum = 0.0; float avg1 = 0.0, avg2 = 0.0; float sdv1 = 0.0, sdv2 = 0.0; int nr = subwin.rows; int nc = subwin.cols; if(subwin.isContinuous()&&subwind.isContinuous()) { nc = nc*nr; nr = 1; } switch (flag) { case 1: //相关函数法 for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for (int j = 0; j < nc; j++) { sum += (float)(*(subwin_ptr+j)* (*(subwind_ptr+j))); } } return sum; case 2://协方差函数法 for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for (int j = 0; j < nc; j++) { avg1 += *(subwin_ptr+j);

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} avg2 += *(subwind_ptr+j); } avg1 = avg1 / (subwin.rows*subwin.cols); avg2 = avg2 / (subwind.rows*subwind.cols); for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for{ (int j = 0; j < nc; j++) sum += (*(subwin_ptr+j)-avg1)*(*(subwind_ptr+j) - avg2); } } casereturn 3:for// (相关系数法 sum; int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for { (int j = 0; j < nc; j++) avg1 += *(subwin_ptr+j); } } avg2 += *(subwind_ptr+j); avg1 = avg1 / (subwin.rows*subwin.cols); avg2 = avg2 / (subwind.rows*subwind.cols); for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for (int j = 0; j < nc; j++) { sum += (*(subwin_ptr+j)-avg1)*(*(subwind_ptr+j) - avg2); } } for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for (int { j = 0; j < nc; j++) sdv1 += (*(subwin_ptr+j)-avg1)*(*(subwin_ptr+j) - avg1); } } sdv2 += (*(subwind_ptr+j)-avg2)*(*(subwind_ptr+j) - avg2); sum = sum / sqrtf(sdv1*sdv2); casereturn 4://差平方和法 sum; for ( { int i = 0; i < nr; ++i) uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for{ (int j = 0; j < nc; j++) ( sum float )(*(subwin_ptr+j)-*(subwind_ptr+j))*(*(subwin_ptr+j)-*(subwind_ptr+j)); } } casereturn 5://差绝对值和法 -sum; for (int i = 0; i < nr; ++i) { uchar *subwin_ptr = subwin.ptr(i); uchar *subwind_ptr= subwind.ptr(i); for{ (int j = 0; j < nc; j++) sum += (float)abs(*(subwin_ptr+j) - *(subwind_ptr+j));

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+= }

} } return -sum; default: break; }

return sum;

图2 相关函数 图3 协方差

图4 相关系数 图5 差平方和

图6 差绝对值

3、同名核线提取

#include \

#include #include #include #include #include #include using namespace std; //构造函数

HXDialog::HXDialog(QWidget *parent): QDialog(parent), ui(new Ui::Dialog) { ui->setupUi(this); }

HXDialog::~HXDialog() { }

void HXDialog::on_pushButton_clicked() { path1 = QFileDialog::getOpenFileName(this);

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ui->lineEdit->setText(path1); }

void HXDialog::on_pushButton_2_clicked() { path2= QFileDialog::getOpenFileName(this); ui->lineEdit_2->setText(path2); }

void HXDialog::on_pushButton_3_clicked() { tpath1= QFileDialog::getOpenFileName(this); ui->lineEdit_3->setText(tpath1); }

void HXDialog::on_pushButton_4_clicked() { tpath2= QFileDialog::getOpenFileName(this); ui->lineEdit_4->setText(tpath2); }

//读取同名点数据

int HXDialog::readxy(string p1,string p2) { int index = 1; ifstream fil; xy tmp; int head; //读取图像1的像点坐标 fil.open(p1); if (!fil) { cout << \ << endl; return -1; } fil >> head; while (!fil.eof()) { fil >> tmp.index >> tmp.x >> tmp.y; cout << \ << index << \ << tmp.index << \ << tmp.x << \ << tmp.y << endl; index++; pic1.push_back(tmp); } fil.clear(); fil.close(); //读取图像2的像点坐标 index = 1; fil.open(p2); if (!fil) { cout << \ << endl; return -1; } fil >> head; while (!fil.eof()) { fil >> tmp.index >> tmp.x >> tmp.y; cout << \ << index << \ << tmp.index << \ << tmp.x << \ << tmp.y << endl; index++; pic2.push_back(tmp); } cout << \ << endl; fil.close(); cout << \ << endl; return 0; }

class findxy {

public: findxy(int index){ ind = index; } int ind;

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bool operator () (HXDialog::xy &pt){ return ind == pt.index; } };

//同名核线算法主函数 void HXDialog::HX() { string p1 = tpath1.toLocal8Bit(); string p2 = tpath2.toLocal8Bit(); //读取同名点坐标 readxy(p1,p2); //初始值 p1 = path1.toLocal8Bit(); p2 = path2.toLocal8Bit(); cv::Mat img1 = cv::imread(p1); cv::Mat img2 = cv::imread(p2); cv::Mat B; cv::Mat L; if (img1.empty() || img2.empty()) { cout << \ << endl; return; } for (int i = 0; i < pic1.size(); ++i) { double x = pic1[i].x; double y = pic1[i].y; double x_ = pic2[i].x; double y_ = pic2[i].y; cv::Mat tmpB(cv::Size(8, 1), CV_64FC1); tmpB.at(0) = 1.0; tmpB.at(1) = x; tmpB.at(2) = y; tmpB.at(3) = x_; tmpB.at(4) = x_*x; tmpB.at(5) = x*y_; tmpB.at(6) = y*x_; tmpB.at(7) = y*y_; cout << tmpB.at(0) << \\ << tmpB.at(1) << \\ << tmpB.at(2) << \ << tmpB.at(3) << \ << tmpB.at(4) << \ << tmpB.at(5) << \ << tmpB.at(6) << \ << tmpB.at(7) << endl; B.push_back(tmpB); L.push_back(y - y_); } cv::Mat X = (B.t()*B).inv() * B.t() *L; double L1 = X.at(0); double L2 = X.at(1); double L3 = X.at(2); double L4 = X.at(3); double L5 = X.at(4); double L6 = X.at(5); double L7 = X.at(6); double L8 = X.at(7); vector::iterator itr1 = find_if(pic1.begin(), pic1.end(), findxy(4507)); vector::iterator itr2 = find_if(pic2.begin(), pic2.end(), findxy(4507)); double x = (*itr1).x; double y = (*itr1).y; double x0 = 0; double x1 = img1.cols; double x_0 = 0; double x_1 = img2.cols; double y_0 = ((1 - L3)*y - L1 - L2*x - L4*x_0 - L5*x*x_0 - L7*y*x_0) / (1 + L6 * x + L8*y); double y_1 = ((1 - L3)*y - L1 - L2*x - L4*x_1 - L5*x*x_1 - L7*y*x_1) / (1 + L6 * x + L8*y); double y0 = (y_0 + L1 + L2*x0 + L4*x_0 + L5*x1*x_0 + L6*x*y_0) / (1 - L3 - L7*x_0 - L8*y_0); double y1 = (y_0 + L1 + L2*x1 + L4*x_0 + L5*x1*x_0 + L6*x*y_0) / (1 - L3 - L7*x_0

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- L8*y_0); cv::line(img1, cv::Point(x0, y0), cv::Point(x1, y1), CV_RGB(255,0,0), 5); cv::line(img2, cv::Point(x_0, y_0), cv::Point(x_1, y_1), CV_RGB(255, 0, 0), 5); cv::circle(img1, cv::Point(x, y), 10, CV_RGB(0, 255, 0), 5); cv::circle(img2, cv::Point((*itr2).x, (*itr2).y), 10, CV_RGB(0, 255, 0), 5); cv::resize(img1, dst1, cv::Size(1000, 1000 * img1.rows / img1.cols)); cv::resize(img2, dst2, cv::Size(1000, 1000 * img2.rows / img2.cols)); }

void HXDialog::on_okButton_clicked() { HX(); emit signelHX(dst1,dst2); }

void HXDialog::on_cancelButton_clicked() { }

图7 左核线 图8 右核线

五、心得体会

通过这次的实习，我学习了数字摄影测量系统VirtuoZo和GeoWay的操作方法，了解了通过这两套系统生成4D产品的生产流程。在操作过程中，结合老师的讲解，对于以前课堂上学过的有关知识也进行了回顾。同时我体会到了VirtuoZo和GeoWay这两款数字摄影测量系统的强大功能，操作的步骤也比较复杂，但是只要熟练掌握，就能够快速生成产品。

这次的数字摄影测量系统操作过程中也遇到了这样那样的问题，比如说内定向失败、相对定向失败等，最后通过问老师同学都得到了解决。大部分的问题归结起来都是由于没有严格按照流程来做，比如说漏掉哪个步骤或者哪个参数没有设置等等。通过老师的讲解，也学到了很多在实际生产中有用的方法。

通过这次的编程实习，我回顾了学过的相关摄影测量原理，并把他们通过程序实现了。在这过程中提高了自己的编程能力以及加深对于相关原理的理解。同时也认识到了一些实际的问题。比如说在做匹配的时候，五种方法得到的结果区别十分大，相关函数法基本不能够成功匹配。

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这次实习我感受到，即使是在计算机技术如此发达的时代，即使有如此完整的数字摄影测量系统，但是整个生产过程也离不开人的干预。而且人的干预直接影响了得到的结果。所以我们学习数字摄影测量具有十分重要的意义，一方面我们只有理解了相关的原理，才能写出相应的算法，以推动数字摄影测量系统的发展，另一方面，我们只有了解了相关知识，才能在操作中准确的进行干预，得到最好的结果。

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这次实习我感受到，即使是在计算机技术如此发达的时代，即使有如此完整的数字摄影测量系统，但是整个生产过程也离不开人的干预。而且人的干预直接影响了得到的结果。所以我们学习数字摄影测量具有十分重要的意义，一方面我们只有理解了相关的原理，才能写出相应的算法，以推动数字摄影测量系统的发展，另一方面，我们只有了解了相关知识，才能在操作中准确的进行干预，得到最好的结果。

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