《数字摄影测量学》课堂实验报告(遥感).doc

河南理工大学测绘学院数字摄影测量学教学实验报告（专业必修课）实验成绩：评 语: 指导老师签名： 2012年 月 日实习报告一：点特征提取一、实验的目的与要求通过实习掌握点特征提取的原理、方法和过程，并能用计算机编程实现。二、实验设备1、计算机一台2、立体数字图像3、VC 开发平台三、实验步骤1.编写Forstner点特征提取算子的软件，并进行调试。2.进行BMP数字图像的点特征提取。3.提取结果分析，评价特征点的提取的情况。代码如下：double WINAPI Det(double N, int n)if(n=4)return (N0*N3-N1*N2);elsereturn 0;/计算矩阵N之迹（即对角线元素之和）的值/参数：大小为n的数组、数组宽度/返回值：矩阵N之迹double WINAPI Tr(double N, int w)double sum=0.0;for(int i=0;iw;i+)sum += *(N+i*w+i);return sum;/判断该点是否为初选点/参数：大小为n的数组、数组维数、阈值/返回值：是，返回真；否，返回假BOOL WINAPI Mid(int dg, int n,int T)BOOL flag=FALSE;int i=0,num=0;for(;iT)num+;if(num1)flag=TRUE;return flag;/特征提取的函数（仅对灰度图象）/参数：块图象数据指针或数组、块图象宽、块图象高、局部非最大窗口宽、局部非最大窗口高/返回值：标记特征点位的二值化块图象指针void WINAPI ForstnerCha(BYTE image,BYTE* newimage, int width, int height, int win_w, int win_h)static int T=10;/提取初选点的阈值static double Tq=0.40;/阈值int i,j,l,m,n;/计数器int dg4;/上下左右四个方向的差分绝对值/BYTE* newimage=new BYTEwidth*height;/为保存特征点开辟的数组BYTE t,t1,t2,t3,t4;/替换值变量/提取初选点for(i=0;iheight;i+)for(j=0;jwidth;j+)if(i=0 | j=0 | i=height-1 | j=width-1)*(newimage+i*width+j)=0;/窗口边缘点置零elset=*(image+i*width+j);t1=*(image+(i+1)*width+j);t2=*(image+i*width+(j+1);t3=*(image+(i-1)*width+j);t4=*(image+i*width+(j-1);dg0=abs(t-t1);/向下的差分绝对值dg1=abs(t-t2);/向右的差分绝对值dg2=abs(t-t3);/向上的差分绝对值dg3=abs(t-t4);/向左的差分绝对值/若四个方向的差分绝对值有任意两个大于阈值，为真，否则为假if( Mid(dg,4,T) )*(newimage+i*width+j)=255;/若为真else*(newimage+i*width+j)=0;/若为假float* w=new floatwidth*height;/存放各点权值的数组int k=3/2;double N4;/窗口的灰度协方差矩阵double gu,gv;/像素的Roberts梯度float q;/兴趣值/提取极值点for(i=0;iheight;i+)for(j=0;jwidth;j+)*(w+i*width+j)=0.0;/权值数组各元素置零if(*(newimage+i*width+j)!=0)for(l=0;l4;l+)Nl=0;/灰度协方差矩阵置零for(m=i-k;m=i+k-1;m+)for(n=j-k;nTq)*(w+i*width+j)=(float)( Det(N,4)/Tr(N,2) );/若q大于阈值，计算其权值else*(newimage+i*width+j)=0;int w_h,w_w;int x,y;float dmin;int h_l=win_h,w_l=win_w;int h_k=h_l/2,w_k=w_l/2;/局部非最大提取特征点for(i=0;iheight;i+=h_l)for(j=0;j= width)w_w=width;elsew_w=j+w_l;if(i+h_l = height)w_h=height;elsew_h=i+h_l;x=i;y=j;dmin=*(w+x*width+y);float temp;/选取权值最大点为特征点，其余点置零for(m=i;mw_h;m+)for(n=j;n dmin )dmin=temp;x=m;y=n;if(*(w+x*width+y)!=0)*(newimage+x*width+y)=255;delete w;/return newimage;/返回记录的特征点四、实验结果与体会结果处理如上图所示。通过实习掌握点特征提取的原理、方法和过程，并能读懂别人编的代码，在本次的实习之中我觉得自己懂的东西确实的很少，还得加强努力，相信在不久的将来我也能独立的写出属于自己的代码。实习报告二：影像匹配一、实验目的掌握相关系数影像匹配的原理和基本过程，并能编程实现。二、实验设备1、计算机一台2、立体数字图像3、VC 开发平台三、实验步骤1使用VC+编写基于相关系数进行影像匹配的程序并进行调试。2.进行影像匹配的运算。3. 分析影像匹配结果，和其他函数进行对比，得出匹配质量较好，可以消除灰度的拉伸变化影响，在最小二乘法中可以判断其相关系数，根据其大小进行平差是否。编写代码如下：CPoint CRS_ShuguangView:lufei(unsigned char *imgBuf, int width, int height, unsigned char *blockBuf, int blockW, int blockH)int lineByte=(width+3)/4*4;Cxishu shu;shu.m_xishu=1.0;shu.DoModal();UpdateData(true);/标准图像每行字节数int blockLineByte=(blockW+3)/4*4;/循环变量int i, j, i0, j0;/中间变量，每搜索一个位置记录该位置上的相关性测度，本函数用对应像素差的/绝对值并求和作为相关性测度，所以sum值最小的位置为最佳匹配位置/用min记录具有最小sum的值, 及具有最小sum的位置int minX, minY;/中间变量double mum=0,sum=0,t1, t2; double sum1=0; double mum1=0; double scarce=0,row,mm,max;for(i0=0;i0blockH;i0+)for(j0=0;j0blockW;j0+)t2=*(blockBuf+i0*blockLineByte+j0);sum+=t2;sum/=(blockH*blockW);for(i0=0;i0blockH;i0+)for(j0=0;j0blockW;j0+)t2=*(blockBuf+i0*blockLineByte+j0);sum1=sum1+(t2-sum)*(t2-sum); for(i=0;iheight-blockH;i+=5)for(j=0;jwidth-blockW; j+=5) mum=0; mum1=0;scarce=0;/搜索匹配窗口内的像素，(i0,j0)的步长也可以视情况和需要来定for(i0=0;i0blockH;i0+)for(j0=0;j0blockW;j0+) t1=*(imgBuf+(i+i0)*lineByte+j+j0);/t2=*(blockBuf+i0*blockLineByte+j0);mum += t1; mum/=(blockH*blockW);/for(i0=0;i0blockH;i0+)for(j0=0;j0blockW;j0+) /t1=*(imgBuf+(i+i0)*lineByte+j+j0);mum1+=(t1-mum)*(t1-mum); for(i0=0;i0blockH;i0+)for(j0=0;j0blockW;j0+)/t1=*(imgBuf+(i+i0)*lineByte+j+j0);t2=*(blockBuf+i0*blockLineByte+j0);scarce += (t2-sum)*(t1-mum); mm= sqrt(sum1*mum1); row=scarce/ mm; /第一个搜索区域，此时也是最小sum值的位置if(i=0&j=0)max=row;minX=0;minY=0;else/已经不是第一个搜索位置了if(maxshu.m_xishu)/返回匹配位置CPoint pos(minX,minY