数图实验报告总汇

实验二：数字图像增强

实验（一）为必做，写入实验报告；在时间宽裕的情况下继续做实验（二），但不写入报告。

实验目的：验证数字图像增强算法

实验设备与软件：硬件：P4微机； 软件：Matlab 实验原理与实验内容：

（一）采用对比度线性展宽算法增强人物图像。

对比度线性展宽，原图像像素灰度 f(i,j) 与处理后图像像素灰度 g(i,j) 的映射关系可用下图表示。

其中，K1、K2、K3为三段折线的斜率。用计算公式表达像素的灰度映射关系为：

1(,)

(,)(,)2((,)) (,)(,)3((,)) (1,2,...,;1,2,...,)

1/2()/();3(255)/(255);

a a a a b

b

b b a a

b a b a b b K I i j I i j f J i j K I i j f g f I i j f I i j f K I i j f g i m j n K g f K g g f f K g f ?

=?-+≤

给定灰度图像girl.bmp ，采用matlab 编程，请对其进行线性对比度展宽处理。原图中重

要景物灰度分布在[fa, fb]范围，希望处理后图像的重要景物灰度分布范围为[ga, gb]。相关参数如下：fa=30, fb=140, ga=60, gb=200。实现上述算法，最后显示处理后的图像，并将其取名为new-girl ，在当前路径下保存为bmp 格式。 编程思路提示：

1) 对fa, fb, ga, gb 进行赋值；

2) 读取图像girl.bmp 的数据，存放到矩阵I ； 3) 读取矩阵I 的行与列的大小，赋给变量m 与n 4) 把I 的数据类型从uint8转换为double 5) 计算三段折线的斜率k1、k2、k3;

6) 用循环语句，根据对比度线性展宽的计算公式，计算对每个像素的新灰度值，赋值给

新矩阵J ；

7) 把I 与J 的数据类型从double 转换为uint8； 8) 将矩阵J 保存为新图像“new_girl.bmp ”。

9) 在同时显示原始图像girl.bmp 与新图像new_girl.bmp 。并分别用“原始图像”与“新

图像”为标题。

对比度线性展宽程序：

1.clc,clear

2.fa=70;

3.fb=180;

4.ga=40;

5.gb=220;

6.I=imread('girl.bmp');

7.[m,n]=size(I);

8.k1=4/7;

9.k2=18/11;

10.k3=7/15;

11.I=double(I);

12.for i=1:m

13.for j=1:n

14.if I(i,j)

15.J(i,j)=k1*I(i,j);

16.elseif I(i,j)

17.J(i,j)=k2*(I(i,j)-fa)+ga;

18.else I(i,j)>=fb

19.J(i,j)=k3*(I(i,j)-fb)+gb;

20.end

21.end

22.end

23.I=uint8(I);

24.J=uint8(J);

25.imwrite(I, 'girl.bmp')

26.imwrite(J, 'new girl.bmp')

27.subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始图像');

28.subplot(1,2,2),imshow(J),title('新图像');

10)（二）采用灰级窗算法增强CT图像中的肺部区域。

灰级窗算法只显示指定灰度级范围内的信息，并充分其增强对比度

本实验根据给定的CT图像，通过灰级窗算法，充分增强肺部区域，尽量不显示其他人体组织。用计算公式灰度映射关系请同学们自行推导。已知肺部区域的图像灰度范围大致为：fa=45；fb=160。采用matlab编程实现上述算法，最后显示处理后的图像，并将其取名为lung_window，在当前路径下保存为bmp格式。

实验三：数字图像的几何变换

实验（一）为必做；实验时间宽裕的同学继续做实验（二）。

实验目的：验证数字图像的几何变换算法

实验设备与软件：硬件：P4微机； 软件：Matlab 实验原理：

图像的几何变换是通过将图像中所有像素按要求进行移动来实现的。通过像素坐标变换公式，将原图像所有像素从位置( i, j )放置到新图像的新位置( i’, j’ )。 1、图像平移。假设图像在画布上沿行方向与列方向分别移动Δi 与Δj 。设图像的任一像素坐标为( i, j )，其在新图像中的坐标为（i’, j’)。平移处理的像素坐标变换关系如下：

''i i i j j j =+???

=+??

提示：假设原图像的大小为M ×N ，则新图像为（M+Δi ）×（N+Δj ）。 2、图像的水平镜像。以图像垂直中轴线为中心，交换图像的左右两部部分。假设图像的大小为M ×N ，水平镜像处理的像素坐标变换关系如下：

''1i i j N j =??

=-+?

提示：新图像与原图像相同大小。

3、图像的旋转。以图像中的某一点为原点，按照顺时针或逆时针旋转一定的角度。图像逆时针旋转的像素坐标变换关系如下：

'cos sin 'sin cos i i j j i j θθθθ=-??

=+?

提示：（1）原图像四个顶点像素旋转之后的坐标最大值与最小值为： imin=min([cosθ-sinθ,m*cosθ-sinθ,cosθ-n*sinθ,m*cosθ-n*sinθ]); imax=max([cosθ-sinθ,m*cosθ-sinθ,cosθ-n*sinθ,m*cosθ-n*sinθ]); jmin=min([sinθ+cosθ, m*sinθ+cosθ, sinθ+ n*cosθ, m*sinθ+ n*cosθ]); jmax=max([sinθ+cosθ, m*sinθ+cosθ, sinθ+ n*cosθ, m*sinθ+ n*cosθ]);

（2）旋转后的图像大小：M ＝imax-imin ；N= jmax-jmin 。定义新图像，像素值全部为0。

（3）对旋转后的图像像素，需要平移的行数与列数为：

di=1-imin ；dj=1-jmin

（4）使用原图像的每个像素(i, j)的灰度值，填充到新图像中：（新坐标：整型，限幅）

J(i*cos θ-j*sin θ+di, i*sin θ+j*cos θ+dj)=I(i, j)

（5）填充空洞像素：

判断新图像的每个像素：如果其值为0，且其四近邻像素值全部不为0，则用其上方的像素值对该像素进行赋值。

实验内容：

（一）给定灰度图像capsicum.jpg ，分别进行平移与水平镜像处理：

1、将图像平移120行与90列，将其保存为bmp 格式文件，文件名为“平移图像”。

2、将图像进行水平镜像处理，将其保存为bmp 格式文件，文件名为“水平镜像图像”。 （二）将图像逆时针旋转300，将其保存为bmp 格式文件，文件名为“旋转图像”。 注意：定义M ×N 的黑色背景图像J ：J=uint8(zeros(M,N));

四舍五入取整数：x=round(x);

取向量的最大元素值：例如max([3, 5, 8]) =8；取向量的最小元素值：例如min([3, 5, 8])=3;

图像旋转程序： 1. clc,clear 2. I=imread('capsicum.jpg'); 3. [m,n]=size(I); 4. a=30*pi/180 5. imin=.……;

6. imax=.........;

7. jmin=..........;

8. M=imax-imin,N=jmax-jmin,di=1-imin,dj=1-jmin

9. J=uint8(zeros(M,N)); 10. for i=1:m 11. for j=1:n 12. J(round(i*cos(a)-j*sin(a)+di), round(i

*sin(a)+j*cos(a)+dj))=I(i, j) ;

13. end

14. end

15. for i=2:M-1 16. for j=2:N-1

17. if J(i,j)==0&J(i+1,j)~=0&J(i-1,j)

~=0&J(i,j+1)~=0&J(i,j-1)~=0 18. J(i,j)=J(i-1,j); 19. end 20. end 21. end

22. imshow(J)

23. imwrite(J,'旋转图像.bmp')

水平镜像程序： 1. Clc,clear 2. I=imread('capsicum.jpg'); 3. [m n]=size(I); 4. I=double(I);

5. J=uint8(zeros(m,n));

6. for i=1:m; for j=1:n; J(i,n-j+1)=I(i,j);

end

7. end 8. I=uint8(I) 9. J=uint8(J)

10. imwrite(J,'new_capsicum2.bmp') 11. subplot(1,2,1),imshow(I),title('capsic um') 12. subplot(1,2,2),imshow(J),title('new_c

apsicum2')

实验四：数字图像的噪声抑制

实验内容（1）（2）为必做；在时间宽裕的情况下继续做实验内容（3）。

实验目的：通过本实验，掌握运用Matlab软件编程对图像噪声进行滤波处理的方法。

实验设备与软件：硬件：P4微机；软件：Matlab软件

实验内容：

（1）对高斯噪声污染的图像，进行均值滤波处理。（2）对椒盐噪声污染的图像，进行中值滤波处理。（3）对椒盐噪声污染的图像，进行边界保持的中值滤波处理。

实验原理：(1)采用均值滤波算法抑制图像高斯噪声。高斯噪声的特点是：图像中的每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的。均值滤波方法对高斯噪声的滤波效果较好。均值滤波原理如下：对于待处理的像素，使用3×3的模板，计算该模版中9个像素的灰度平均值，作为该像素的新灰度值。采用matlab编程，对高斯噪声污染图像lenag.bmp进行均值滤波处理。在同一个窗口中显示与比较噪声图像与处理后的图像。将处理后的图像取名为“均值滤波结果”，在当前路径下保存为bmp格式。

1.均值滤波算法：

1.clc,clear

2.I=imread('lenag.bmp');

3.I=double(I);

4.J=I;

5.[m,n]=size(I);

6.for i=2:m-1;

for j=2:n-1;

A=J(i-1:i+1,j-1:j+1);

J(i,j)=mean(A(:));

end

7.end

(2)采用中值滤波算法抑制图像椒盐噪声。椒盐噪声的幅值基本恒定，但噪声出现的位置是随机的。中值滤波方法对椒盐噪声的抑制效果较好。中值滤波原理如下：对于待处理的像素，使用3×3的模板，让模版中的9个像素按照灰度值大小进行排序，取排列在中间的灰度值作为待处理像素的新灰度值。采用matlab编程，对椒盐噪声污染的图像lenap.bmp进行中值滤波处理。在同一个窗口中显示与比较噪声图像与处理后的图像。将处理后的图像取名为“中值滤波结果”，在当前路径下保存为bmp格式.

2.中值滤波算法：

1.clc;clear;

2.I=imread('lenap.bmp');

3.I=double(I);

4.J=I;

5.[m,n]=size(I);

6.for i=2:m-1;

for j=2:n-1; 8.J(i,j)=median(median(I(i-1:i+1,j-1:j+1)));

end

end

9.I=uint8(I);

10.J=uint8(J);

11.imwrite(J,'中值滤波结果.bmp');

12.subplot(1,2,1),imshow(I);

8.I=uint8(I);

9.J=uint8(J);

10.imshow(J),imwrite(J,'均值滤波结果

图像.bmp')

(3)采用边界保持的中值滤波算法抑制图像中的椒盐噪声。该算法在抑制噪声的同时，有利于避免图像边界的模糊。算法原理如下：对于待处理的像素，使用3×3的模板，在模版的其他8个像素中，选择灰度值最与待处理像素最为接近的5个像素（不包括当前像素）的灰度值，对这5个灰度值进行排序，取中间的灰度值作为待处理像素的新灰度值。

采用matlab 编程，对椒盐噪声污染的图像lenap.bmp 进行边界保持的中值滤波处理。在同一个窗口中显示与比较噪声图像与处理后的图像。将处理后的图像取名为“边界保持滤波结果”，在当前路径下保存为bmp 格式。

3.边界保持的中值滤波算法：

1. clc;clear;

2. I=imread('lenap.bmp');

3. J=I;

4. [m,n]=size(I);

5. I=double(I);

6. J=double(J);

7. for i=2:m-1;

8. for j=2:n-1;

9. a=reshape(I(i-1:i+1,j-1:j+1),1,9); 10. a(5)=[ ];

11. b=a-I(i,j); 12. b=abs(b); 13. [c,d]=sort(b);

相关的Matlab 函数提示：

将矩阵A 转换为向量B ： B=reshape(A,1,n),其中n 为向量的元素总数；

将向量A 中的第k 个元素去掉：A(k)=[]; // 如：A=[ 3 5 1 4 6]，令 A (3)= []; 则A ＝[3 5 4 6]。

向量排序函数为：sort( ) // 如：A=[ 3 5 1 4 6]，则sort(A)= [1 3 4 5 6] [B,C]=sort(A); B 为向量A 排序后的新向量，C 为A 的各元素下标的排序向量 如：A=[ 3 5 1 4 6]，[B,C]＝sort(A); 则有：B= [1 3 4 5 6]; C=[3 1 4 2 5]; 矩阵I 的坐标（i, j) 周围的3×3矩阵： I(i-1:i+1, j-1:j+1))

取向量中间值运算：median( ) // 如：A=[ 3 5 1 4 6]，则median(A)=4; 取向量平均值运算：mean( ) // 如：A=[ 3 3 9]，则mean(A)=5 取矩阵A 的所有元素的平均值：mean(mean(A))

获取矩阵A 的所有元素的中间值：median(median(A)) （注意：是各行中间值构成向量的中间值，此处不合题意不能用，均值函数可用）

J(i,j)=median(a(d(1:5)));

end end

14. J=uint8(J); 15. I=uint8(I);

16. imwrite(J,'边界保持滤波结果.bmp'); 17. subplot(1,2,1),imshow(I);

18. subplot(1,2,2),imshow(J),title('边界保持滤波

结果')

实验五：数字图像的锐化处理

实验目的：验证与设计数字图像的锐化算法

实验设备与软件：硬件：P4微机 软件：Matlab 软件 实验原理：

(1) 采用水平方向的一阶微分算子处理图像。

采用水平方向的一阶微分算子处理图像可以用于提取图像水平方向的边缘信息，通过一个3×3的模板来实现。

121000121H ??

??=??

??---??

采用取绝对值的方法对锐化图像进行后处理，即按照下式计算像素锐化后的值：

(,)(1,1)(1,1)2*[(1,)(1,)](1,1)(1,1)g i j f i j f i j f i j f i j f i j f i j =---+-+--++-+-++

计算结果中有的像素值还可能大于255。为了显示处理后的图像，将像素值限幅为255。

水平一阶微分算子锐化：

1. clear ，clc

2.

I=imread('building.jpg'); 3. I=double(I); 4. J=I;

5. [m,n]=size(J);

6.

for i=2:m-1; for j=2:n-1;

J(i,j)=abs(I(i-1,j-1)-I(i+1,j-1)+2*(I(i-1,j)-I(i+1,j))+I(i-1,j+1)-I(i+1,j+); if J(i,j)>255

J(i,j)=255; end end

end

7. I=uint8(I);J=uint8(J);

8. subplot(1,2,1),imshow(I),title('原图像'); 9. subplot(1,2,2),imshow(J),title('新图像'); 10. imwrite(J,'水平锐化图像.bmp')

(2) 采用Sobel 算子处理图像。

Sobel 算子处理图像可以用于提取任意方向的边缘信息。其计算公式如下：

上式中的d x 与d y 都是采用以下3×3的模板来计算：

121000121x d ---????=?????? 101202101y d -??

??=-??

??-??

即按照下式计算d x 与d y ：

为了显示处理后的图像，将像素值限幅为255。

（二阶微分算子）背景保持锐化：

1.

clc,clear

2. I=imread('building.jpg');

3. I=double(I);

4. J=zeros(size(I));

5. [m,n]=size(I);

6.

for i=2:m-1

for j=2:n-1

J(i,j)=4*I(i,j)-I(i-1,j)-I(i+1,j)-I(i,j-1)-I(i,j+1);

if J(i,j)>225 J(i,j)=225; end end

7. end 8. J=I+J;

9. I=uint8(I),J=uint8(J); 10. imshow(J)

11. imwrite(J,'背景保持的锐化图像.bmp')

实验内容：

（1）给定灰度图像building.jpg ，采用matlab 编程，采用水平方向的一阶微分算子对其进行处理。显示处理后的图像，并将其在当前路径下保存为“水平锐化图像.bmp ”。

（2）给定灰度图像building.jpg ，采用matlab 编程，采用Sobel 算子对其进行处理。显示处理后的图像，并将其在当前路径下保存为“Sobel 锐化图像.bmp ”。

（3）对于给定图像building.jpg ，设计一种背景保持的图像锐化方法（例如，可以将Laplacian 算子的处理结果与原图像进行叠加），使该图像的边缘变得清晰。并将其在当前路径下保存为“背景保持的锐化图像.bmp ”。设计一种方法，使图像锐化的程度可以人为控制与选择。显示处理前后的图像，对比视觉效果的变化。

Sobel 算子锐化：

1. clc,clear

2. I=imread('building.jpg');

3. I=double(I);

4. J=zeros(size(I));

5. [m,n]=size(I);

6. for i=2:m-1

7. for j=2:n-1

8. x=I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1)+2*(I(i+1,j)-I(i

-1,j))+I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1);

9. y=I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1)+2*(I(i,j+1)-I(i

,j-1))+I(i+1,j+1)-I(i+1,j-1); 10. J(i,j)=(x.^2+y.^2).^0.5; 11. if J(i,j)>225 J(i,j)=225; 12. end 13. end 14. end

15. I=uint8(I),J=uint8(J); 16. imshow(J)

17. imwrite(J,'Sobel 锐化图像.bmp')

实验六：图像分割

实验内容（1）为必做；实验内容（2）为选做。

实验目的：验证图像分割的若干算法。

实验设备与软件：硬件：P4微机 软件：Matlab 软件 实验原理：

图像分割是一种将灰度图像转换为二值图像的过程。计算公式如下：

1

(,)(,)0

(,)f i j Th g i j f i j Th ≥?=?

p-参数法，根据目标物在画面中所占的比例来选择阈值Th 。对于已知目标物在画面中所占比例的情况下使用效果较好。假设背景为白色，目标物为黑色，算法步骤如下：

1）输入目标物所占画面的比例p ；

2）计算原图的灰度直方图h ； h （1）、h(256)是什么含义？ （如何编程求向量h ？）

3）计算灰度小于Th 的像素个数N; （可以将N 设置为对应于不同Th 的向量，？）

4）设图像的尺寸为m×n ，判断满足N （Th ）>p*(m×n)条件的最小值N （Th ），则输出Th 的值；

5）按阈值Th 对图像进行分割。 p-参数法:

1. clear ，clc

2. I=imread('seal.bmp');

3. I=double(I);

4. [m,n]=size(I);

5. J=logical(zeros(m,n));

6. p=0.18

7. h=zeros(1,256); 8. for i=1:m 9. for j=1:n

10. h(I(i,j)+1)=h(I(i,j)+1)+1; 11. end 12. end

13. N(1)=h(1);

（二）基于灰度直方图的图像分割

? 假设某图像的灰度直方图具有二峰性（ f(Ta)=Ha; f(Tb)=Hb ），表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。取二峰间的谷点为阈值Th ，可以得到好的二值处理的效果。

15. for a=2:255;

16. N(a)=N(a-1)+h(a); 17. end

18. Th=min(find(N>p*m*n)) 19. for i=1:m; 20. for j=1:n; 21. if I(i,j)>=Th 22. J(i,j)=1; 23. else J(i,j)=0; 24. end 25. end 26. end

27. I=uint8(I);

28. subplot(1,2,1),imshow(J),title('新图像') 29. subplot(1,2,2),imshow(I),title('原图像') 30. imwrite(J,'p 参数法分割图像.bmp')

实验内容：

（1）给定灰度图像Seal.bmp，假设已知目标物在画面所占比例为18％。采用matlab编程，采用p-参数法对其进行分割处理。在同一个窗口中同时显示原图像与分割图像，并将其在当前路径下保存为“p参数法分割图像.bmp”。（h，N，Th，分割）

（2）给定灰度图像ct.bmp，假设其直方图具有明显的二峰性：已知两个峰值对应的灰度级分别为：Ta=141；Tb=173。采用matlab编程，采用两峰之间的谷点所对应的灰度级作为阈值Th，对图像进行分割处理。显示原图像的直方图，显示处理后的图像，并将其在当前路径下保存为“基于直方图双峰性分割图像.bmp”。（h，局部h，最小像素个数的对应灰度级获取）

（略）

编程提示：

（1）图像直方图h为一个向量：h=zeros(1,256)。h(1)~h(256)

（2）显示图像直方图：imhist(I);

（3）定义分割后的二值图像矩阵J ：J=logical(zeros(m, n));

（4）向量排序函数为：sort( ) [B,C]=sort(A); B为向量A排序后的新向量，C为A的各元素下标的排序向量。

（5）若x=[ 1 3 6 0 7 8]； y=find(x>2)；那么：y＝[2 3 5 6]；

clc,clear

I=imread('rice.bmp'); J=erode(erode(erode(I)));

subplot(1,2,1) imshow(I) subplot(1,2,2) imshow(J)

imwrite(J,'三次腐蚀图像.bmp')

实验七：二值图像处理

实验目的：验证二值图像处理算法

实验设备与软件：硬件：P4微机 软件：Matlab 软件 实验原理：

1、 二值图像的腐蚀处理

腐蚀是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理，可以使粘连的物体分开。 本实验规定目标物为黑色，像素值为0；背景为白色，像素值为1。算法描述如下： 扫描整个图像，处理每一个像素值为0的目标点：将结构元素的原点移到该点，判断该结构元素所覆盖的所有像素是否存在灰度值为1的像素？如果是，则将该像素值改为1；如果不是，则保持该像素值不变。

结构元素S 为: 1011S ??

=?

???

，原点位于左上角元素处。 function Y=erode(X) [m,n]=size(X); S=[1 0;1 1]; Y=ones(m,n); O=zeros(2); for i=1:m-1 for j=1:n-1

if X(i:i+1,j:j+1).*S==O Y(i,j)=0; else Y(i,j)=1; end end end

2、二值图像的膨胀处理

膨胀是使目标物边界向外部扩张的处理，为此需要将目标边界附近的背景点合并到该目标物中。膨胀处理可以使断开的目标物重新粘合在一起。

本实验规定目标物为黑色，像素值为0；背景为白色，像素值为1。算法描述如下： 扫描整个图像，处理每一个像素值为1的背景点:将结构元素的原点移到该点,判断该结构元素所覆盖的所有像素是否存在灰度值为0的像素？如果是，则将该像素值改为0；如果不是，则保持该像素值不变；

结构元素S 为: 1011S ??

=?

???

，原点位于左上角元素处。 function Y=dilate(X)

[m,n]=size(X);

S=[1 0;1 1];

Y=ones(m,n);

for i=1:m-1

for j=1:n-1

if X(i:i+1,j:j+1).*S==S

Y(i,j)=1;

else Y(i,j)=0;

end

end

end

clc,clear

I=imread('seal.bmp');

J=dilate(dilate(dilate(I)));

figure(2)

subplot(1,2,1)

imshow(I)

subplot(1,2,2)

imshow(J)

imwrite(J,'三次膨胀图像.bmp')

3、二值图像的开运算与闭运算

开运算是对原图像先进行腐蚀处理，然后再进行膨胀的处理。闭运算是对原图像先进行膨胀处理，然后再进行腐蚀的处理。开运算可以在分离粘连目标物的同时，基本保持原目标物面积不变；闭运算可以在合并断裂目标物的同时，基本保持原目标物面积不变。

为了加强分离粘连物、合并断裂物的效果，开运算可以先进行N次腐蚀，再进行N次膨胀；对于闭运算可以先进行N次膨胀，再进行N次腐蚀。

clc,clear

I=imread('rice.bmp');

J=erode(erode(erode(erode(erode(I)))));

J=dilate(dilate(dilate(dilate(dilate(J)))));

subplot(1,2,1)

imshow(I)

subplot(1,2,2)

imshow(J)

imwrite(J,'开运算图像.bmp')

clc,clear

I=imread('seal.bmp');

J=dilate(dilate(I));

J=erode(erode(J));

subplot(1,2,1)

imshow(I)

subplot(1,2,2)

imshow(J)

imwrite(J,'闭运算图像.bmp')

实验内容：

（1）建立matlab函数文件erode.m，用于对图像进行一次腐蚀处理，函数定义行为：function Y=erode(X)

建立matlab函数文件dilate.m，用于对图像进行一次膨胀处理，函数定义行为：function Y=dilate(X)

（2）调用函数文件erode.m，对二值图像rice.bmp连续进行三次腐蚀处理。显示处理后的图像，并将其在当前路径下保存为“三次腐蚀图像.bmp”。调用函数文件dilate.m，对二值图像seal.bmp其连续进行三次膨胀处理。显示处理后的图像，并将其在当前路径下保存为“三次膨胀图像.bmp”。

（3）对图像rice.bmp进行如下形式的开运算：先进行5次腐蚀，再进行5次膨胀。将处理后的图像保存为“开运算图像.bmp”。然后对图像seal.bmp进行如下形式的闭运算：先进行2次膨胀，再进行2次腐蚀。将处理后的图像保存为“闭运算图像.bmp”。

注：（2）与（3）的每个实验内容需要另建函数文件进行编程。

实验八：彩色图像处理

实验内容（1）为必做；实验内容（2）为选做。

实验目的：通过Matlab 软件编程，掌握彩色图像处理基本方法。 实验设备与软件：硬件：P4微机；软件：Matlab 软件 实验内容：

（1）对于有明显色偏的彩色图像，通过Matlab 编程，对其进行色彩平衡处理。 （2）对椒盐噪声污染的彩色图像，通过Matlab 编程，对其进行中值滤波处理。 实验原理与要求：

(1) 采用色彩平衡处理方法纠正彩色图像的色偏现象

有色偏的图像画面中，色彩发生了偏离。通常会导致本来应当为灰色的像素点却带上某种颜色。我们根据这种像素点色偏程度，校正整幅图像色彩。

? 在图像中找到一个本应为灰色的像素点，设其发生色偏后的颜色值为(R,G,B)。 ? 按照下式统计该像素的亮度值：0.2990.5870.114Y R G B =?+?+? ? 计算色彩平衡的校正参数： ,, R G B Y Y Y

K K K R G B

=

== ? 对图像每个像素的三个颜色分量按下式重新计算，实现对整幅图像进行色彩平衡处理：

***,R G B R K R G K G B K B =?=?=?

采用matlab 编程，对给定的图像stone.jpg 进行色彩平衡处理。假设已知位于图像中石头上的某像素点的坐标为（148，206），被认为应当为灰色。由于图像发生了色偏，该像素有明显的偏红色现象。因此通过色彩平衡处理之后，我们期待图像中的石头能够得以恢复其灰色特征。将处理后的图像取名为“色彩平衡图像”，在当前路径下保存为bmp 格式。

1. clc,clear

2. I=imread('stone.jpg');

3. [m,n,k]=size(I);

4. J=zeros(m,n,k);

5. I=double(I);

6. J=double(J);

7. R=I(148,206,1); 8. G=I(148,206,2); 9. B=I(148,206,3);

10. Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B; 11. k1=Y/R,k2=Y/G ,k3=Y/B; 12. for i=1:m 13. for j=1:n

J(i,j,1)=I(i,j,1)*k1; J(i,j,2)=I(i,j,2)*k2; J(i,j,3)=I(i,j,3)*k3;

14. end

15. end

16. J=uint8(J);

17. imshow(J),imwrite(J,'色彩平衡图

像.bmp')

(2) 采用中值滤波算法抑制彩色图像中的椒盐噪声。

中值滤波方法对椒盐噪声的抑制效果较好。中值滤波原理如下：对于待处理的像素，如果采用3×3的模板，则我们可以让该像素与其周围的8个相邻像素一起按照灰度值的大小进行排序，取排列在中间的灰度值作为待处理像素新的灰度值。采用matlab 编程，对椒盐噪声污染的彩色图像capsicum.bmp 进行中值滤波处理。将处理后的图像取名为“中值滤波图像”，在当前路径下保存为bmp 格式。相对灰度图像处理方法而言，处理彩色图像的方法是将同样的操作处理在R,G , B 三个分量上分别进行。

1.

clc,clear 2. I=imread('capsicum.bmp'); 3. [m,n,k]=size(I); 4. J=ones(m,n,k); 5. I=double(I); 6. J=double(J); 7.

for i=2:m-1 for j=2:n-1

J(i,j,1)=median(median(I(i-1:i+1,j-1:j+1,1))); J(i,j,2)=median(median(I(i-1:i+1,j-1:j+1,2))); J(i,j,3)=median(median(I(i-1:i+1,j-1:j+1,3))); end

特别提示：

（1）彩色图像的数据结构：

读取图像文件到数据数组I ：I=imread (‘FILENAME . FMT’) ;

如果图像文件为彩色图像格式，则I 为m ×n ×3的数组，其中I(: ,: ,1)表示红色分量的矩阵，其中I(: ,: ,2)表示绿色分量的矩阵，其中I(: ,: ,3)表示篮色分量的矩阵。

如果图像文件为灰度图像格式，则I 为m ×n 的矩阵。 （2）获取图像数据的数组的大小：

对于灰度图像：[m, n]=size(I); m 为图像的总行数，n 为图像的总列数

对于彩色图像：[m, n, k]=size(I); m 为图像的总行数，n 为图像的总列数，k 为描述彩色的分量的个数，一般为3。

（3）处理彩色图像的每个像素的每个颜色分量： for i=1:m for j=1:n for k=1:3

J(i,j,k) =…….. I(i,j,k) end end end

end I=uint8(I); J=uint8(J); imshow(J) imwrite(J,'中值滤波图像.bm p')

Matlab图像处理函数

【编程注意事项】

1）将matlab的当前路径设置到存放图像文件的文件夹；

2）在新建的.m文件中进行编程；

3）程序开头写：clc; clear

4）语句后面记得加分号“；”

●读取图像文件到数据数组I：

I=imread(‘FILENAME. FMT’) ;

其中，FILENAME为文件名，FMT为图像格式；例如I=imread(‘girl, bmp’)，即从当前路径读图像文件girl.bmp的数据，并保存到矩阵I中。

如果图像文件为24位位图，则I为m×n×3的数组，其中I(: ,: ,1)表示红色分量的矩阵，其中I(: ,: ,2)表示绿色分量的矩阵，其中I(: ,: ,3)表示篮色分量的矩阵；

如果图像文件为灰度图像格式，则I为m×n的矩阵。

特别提示：读取图像的数据矩阵的数据类型为uint8（8位无符号整数），如果进行四则运算，须要先转换为double数据类型。完成运算后，再转换为uint8的图像数据类型。

●将彩色图像转换为灰度图像：

I= rgb2gray(I)；即：I从m×n×3的数组转换为m×n的矩阵。

获取图像数据的数组的大小：

对于灰度图像：

[m, n]=size(I); m为图像的总行数，n为图像的总列数

对于彩色图像：

[m, n, k]=size(I); m为图像的总行数，n为图像的总列数，k为描述彩色的分量的个数，一般为3。

●显示图像：（1）imshow(‘FILENAME.FMT’); 其中FILENAME为当前路径下的图像文

件名, FMT为图像格式。例如：imshow(‘girl.bmp’); 将当前路径下的图像文件girl.bmp 进行显示。

（2）imshow(I); 将矩阵I对应的图像进行显示。

（3）在一个窗口中同时显示多个图像：例如，以下语句用于显示4幅图像，排成两行两列；另外，还采用了title函数，以便在图像上方添加标题：

subplot(2，2，1), imshow(I1), title(‘图像1’)；

subplot(2，2，2), imshow(I2) , title(‘图像2’)；

subplot(2，2，3), imshow(I3) , title(‘图像3’)；

subplot(2，2，4), imshow(I4) , title(‘图像4’)；

●保存图像文件：imwrite(I, ‘FILENAME.FMT’);

其中I是图像数据矩阵，FILENAME是保存文件的名称，FMT是保存文件的格式。

例如：imwrite(I, ’girl.bmp’); 该命令用于将图像矩阵I保存到当前路径下，文件名为girl，格式为bmp文件。

●逐个处理每一个象素：采用双重循环语句，可以逐个处理每一个象素，例如对于m行

n列的图像I，使其变为黑色：

for i=1: m

for j=1: n

I(i, j)=0;

end

end

《数字图像处理基础》实验报告

实验名称：成绩：学生姓名：学号：

实验目的：

实验设备与软件：

实验内容：

实验步骤：

实验结果分析：

图的遍历操作实验报告

. .. . .. .. 实验三、图的遍历操作 一、目的 掌握有向图和无向图的概念；掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储结构；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图结构在人工智能、工程等领域的广泛应用。 二、要求 采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。 三、DFS和BFS 的基本思想 深度优先搜索法DFS的基本思想：从图G中某个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后选择一个与Vo相邻且没被访问过的顶点Vi访问，再从Vi出发选择一个与Vi相邻且没被访问过的顶点Vj访问，……依次继续。如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则回退到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W，从W出发按同样方法向前遍历。直到图中所有的顶点都被访问。 广度优先算法BFS的基本思想：从图G中某个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后访问与Vo相邻的所有未被访问过的顶点V1，V2，……，Vt；再依次访问与V1，V2，……，Vt相邻的起且未被访问过的的所有顶点。如此继续，直到访问完图中的所有顶点。 四、示例程序 1．邻接矩阵作为存储结构的程序示例

#include"stdio.h" #include"stdlib.h" #define MaxVertexNum 100 //定义最大顶点数 typedef struct{ char vexs[MaxVertexNum]; //顶点表 int edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，可看作边表int n,e; //图中的顶点数n和边数e }MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型 //=========建立邻接矩阵======= void CreatMGraph(MGraph *G) { int i,j,k; char a; printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): "); scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数 scanf("%c",&a); printf("Input Vertex string:"); for(i=0;in;i++) { scanf("%c",&a); G->vexs[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表 }

数字测图实习分析方案(完整)

数字测图实习报告 专业 班级 组号 姓名 学号 指导教师 2018 年 11 月 1 日至 2018 年 11 月12 日 目录

一、实习目的及意义1 二、实习内容及要求1 三、数字地形图测绘基本原理2 四、数字地图测绘过程2 五、参考资料7 六、实习心得8

数字测图实习报告 2018-11-1至2018-11-12我们工程测量技术专业学生在校进行了为期两个星期的数字化测图实习。 一、实习目的及意义 通过这次实习，使我们对《数字化测图》这门课程有一个系统的了解和掌握，进一步加深我们对数字化测图的基本理论和基本知识的理解，提高我们实际操作的能力。本次实习培养了我们理论联系实际，分析问题以及实地解决问题的能力，更要求我们在工作中要实事求是，严谨认真，吃苦耐劳，同时还要团结协作，相互配合，共同完成好小组的实习任务。从各方面锻炼自己，为以后的测量工作打下良好的基础。 二、实习内容及要求 1、实习的具体内容如下： 1、数字地图测绘 <1）练习和掌握全站仪的使用方法； <2）每组测绘一幅1：1000的数字地图； <3）熟悉和掌握南方CASS地形测图软件编辑地形图的基本方法。 2、数字地图的工程应用 <1）完成测站改正； <2）完成设计路线的断面图绘制； <3）用DTM和断面法计算土方量。 3、MAPGIS扫描矢量化 熟悉MAPGIS软件进行扫描矢量化的步骤和方法。 2、实习的具体要求如下 (1)掌握数字化测图的基本过程和基本方法。 (2)掌握并熟练全站仪的使用。 (3)掌握使用数字成图软件<南方CASS）进行数字地图编绘的 方法。

(4)掌握矢量化软件进行地图的扫描矢量化操作步骤和方法。 三、数字地形图测绘基本原理 采用草图法进行数字化测图，主要作业过程分为三个步骤：数据采集，数据处理及地形图的数据输出。在本次实习中利用中纬全站仪进行外业数据采集，在内业计算机上采用南方CASS软件进行数据处理成图。 四、数字地图测绘过程 1、踏勘，选点 本次实习地点是杨凌职业技术学院南校区，地形十分熟悉。 老师带领我们在校区大门口选择一点作为已知点，根据一份小比例尺图，选出一条闭合导线，现场选出导线点，并均匀分布在校内，共计6个点。导线点的选择应注意是否相互通视，架设仪器是否安全方便。 2、控制测量 全站仪测角、测边： 在已知导线点上架设全站仪，对中整平后量取仪器高、开机。同时将棱镜架设在待测点出对中整平。 在全站仪中创建一个文件CL24-02，用来保存测量数据.。 在当前文件下，按照提示输入测站点点号和给定的坐标、仪器高、目标高<取至毫M位），设置EDM，并瞄准后视点，进行后视置零定向。 定向完后仪器照准目标点棱镜，盘左盘右观测并测存，将屏幕显示结果记录在导线坐标记录表上。 导线边长、水平角施测要求及精度要求： ①观测：水平角观测一个测回，起始点采用全圆方向法观 测，内角采用测回法观测；距离测量往测一测回<瞄准目 标一次，读数4次），直接读记平距； ②取位：角度取至秒，距离取至mm，坐标取至mm；

数字化测图实训总结

数字化测图总结 为期三周的数字化测图已经结束了，在这三周里，我和我们小组的成员都很积极，各自做好自己的工作，然后轮流作业，让每一个人都掌握了测图、画草图、跑镜等各个步骤。同时，通过三周的合作，同学们之间增进了友谊，锻炼了合作精神。虽然实习很辛苦，但是当看到我们的实习成果时，我们还是很欣慰的。在这次测量实习中，我们组的同学一直都秉着科学严谨的态度。由于是刚开始实习，我们的理论知识和操作技术都不是很熟，有时一个地区要测好几次呢，虽然辛苦些，总算得到了不错的成果。 这次实习的效果是明显的。从我们第一天不知道该干什么，到后来大家各司其职配合默契，无论是个人操作仪器还是大家一起完成一项测量任务，我们的进步都是有目共睹的。我们在工作过程中必须秉着对全组负责的态度，认真完成自己的任务。同时，这次实习是以小组形式进行的，遇到难题，大家也会一起讨论和解决，虽然并非每次都尽善尽美，但每个组员都基本解决了平时产生的一些小疑惑。通过大家的合作与讨论，大家的知识也得到了补充，而这些在平时是很难发现和解决的。下面来大概介绍下我在实习中做的主要工作： 1.观测：○1观测的工作需要不断的重复，要注意不能按错键，有时大意一下，就会记录错一个点，这时就需要观测者和绘图者的及时交流，每隔几点就要核对一下点号，记录错误时还可以改正，舍弃一点有时也是很有必要的。○2因为观测者和跑尺员有时会相隔很远，跑尺员很难知晓观测员是否记录完毕，所以作为观测者在测量完毕后，

要即时通知跑尺员选择下一个点。○3对中整平的过程中，要注意踩实和来往的人流，因为当地的路面和泥土松弛，有时重力的踩踏地面就可以影响到全站仪的水平，这些会增加对中整平的难度。同时在测量过程中，也应当注意仪器的安稳与安全。○4测量时，要准确无误，做到快准狠兼备。 2.跑尺：○1在扶尺的过程中，应尽量保持棱镜的竖直平稳，不能三心二意，不必要的晃动会增加观测的难度，也会浪费大量的时间。○2由于有时和观测者相距很远，因此需要时常注意观测者的动作，手势还有喊话都要仔细揣摩。○3调整镜高时，要记得及时通知观测者，以便他的更改。○4注意点的选取，要能够有代表性和可观测性，尽量排除障碍物的阻挡，有树枝草木阻挡视线时，可以请组员排除。 3.绘图：○1时刻与观测者交流，确保点号绘图的正确。○2帮助跑尺员选取精确地选择点，记录下特殊点，准确地绘出草图。 总之，从这次实习中我得到了很多知识和教训，期待下一次的实习，希望能够学到更多专业的技巧，还有和大家一起交流合作的时光，我会倍加珍惜！

图的遍历实验报告

实验四：图的遍历 题目：图及其应用——图的遍历 班级：姓名：学号：完成日期： 一.需求分析 1.问题描述：很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。试写一个程序，演示在连通的无向图上访问全部结点的操作。 2.基本要求：以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列和相应生成树的边集。 3.测试数据：教科书图7.33。暂时忽略里程，起点为北京。 4.实现提示：设图的结点不超过30个，每个结点用一个编号表示（如果一个图有n个结点，则它们的编号分别为1,2,…,n）。通过输入图的全部边输入一个图，每个边为一个数对，可以对边的输入顺序作出某种限制，注意，生成树的边是有向边，端点顺序不能颠倒。 5.选作内容： （1）.借助于栈类型（自己定义和实现），用非递归算法实现深度优先遍历。 （2）.以邻接表为存储结构，建立深度优先生成树和广度优先生成树，再按凹入表或树形打印生成树。 二.概要设计 1.为实现上述功能，需要有一个图的抽象数据类型。该抽象数据类型的定义为： ADT Graph { 数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。 数据关系R： R={VR} VR={ | v，w v且P(v，w)，表示从v到w得弧，谓词P(v，w)定义了弧的意义或信息} } ADT Graph 2.此抽象数据类型中的一些常量如下： #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define max_n 20 //最大顶点数 typedef char VertexType[20]; typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind; enum BOOL{False,True}; 3.树的结构体类型如下所示：

数字摄影测量实验报告

《数字摄影测量学》之“4D 产品生产”综 合实习实验报告 一、实验任务及目的 在所有专业课程结束之后，为巩固所学知识，通过毕业前的以实际生产为标准的4D 产品生产实习，进一步深入掌握摄影测量学的基础理论以及全数字摄影测图过程。包括掌握VirtuoZo 的主要模块的功能、数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)、数字栅格地图(DRG)、数字线画地图(DLG)的制作工艺与流程。并在4D产品基础上，制作出该区域虚拟现实成果。 此实习主要针对遥感科学与技术专业中摄影测量与遥感方向的本科生。 二、试验流程 设置模型参数设置 影像 参数 设置 DEM 参数 设置 正射 影像 参数 设置 等高 线参 数 模型定向 (内相对绝对) 打开工程 打 开 模 型 核线重采样 影像匹配 编辑匹 配结果 生成 DEM 生成 等高线 生成正 射影像 生成等高线叠合 正射影像 IGS编辑4D产品 将4D成果导入三维软件

三、内容和形式 ●了解掌握VirtuoZo 的主要功能模块，利用自动空中三角测量软件完 成一个区域的加密任务 ●利用空中三角测量的成果，生成DEM ●进行数字微分纠正，生成DOM，并且进行影像镶嵌 ●采用已有航空影像的调绘资料，结合等高线图完成一幅全要素矢量 DLG 制作 ●对已有的纸质地形图扫描数字化，完成DRG 制作 ●将4D成果，导入三维软件，制作虚拟现实场景； 四、实验准备 ●23×23一对数字航空影像以及相应的影像参数。例如：主距、框标距、 摄影比例尺、成图比例尺、控制点、数字高程模型的间隔参数以及正 射影像的比例尺等。 ●每个学生提供一台数字摄影测量工作站VirtuoZo 及立体观测设备

数据结构实验报告-图的遍历

数据结构实验报告 实验：图的遍历 一、实验目的： 1、理解并掌握图的逻辑结构和物理结构——邻接矩阵、邻接表 2、掌握图的构造方法 3、掌握图的邻接矩阵、邻接表存储方式下基本操作的实现算法 4、掌握图的深度优先遍历和广度优先原理 二、实验内容： 1、输入顶点数、边数、每个顶点的值以及每一条边的信息，构造一个无向图G，并用邻接矩阵存储改图。 2、输入顶点数、边数、每个顶点的值以及每一条边的信息，构造一个无向图G，并用邻接表存储该图 3、深度优先遍历第一步中构造的图G，输出得到的节点序列 4、广度优先遍历第一部中构造的图G，输出得到的节点序列 三、实验要求： 1、无向图中的相关信息要从终端以正确的方式输入； 2、具体的输入和输出格式不限； 3、算法要具有较好的健壮性，对错误操作要做适当处理； 4、程序算法作简短的文字注释。 四、程序实现及结果： 1、邻接矩阵： #include #include #define VERTEX_MAX 30 #define MAXSIZE 20 typedef struct { int arcs[VERTEX_MAX][VERTEX_MAX] ; int vexnum,arcnum; } MGraph; void creat_MGraph1(MGraph *g) { int i,j,k; int n,m; printf("请输入顶点数和边数:"); scanf("%d%d",&n,&m); g->vexnum=n; g->arcnum=m; for (i=0;iarcs[i][j]=0;

数字化测图实训报告.doc

第一篇数字化测图实训报告 《武汉大学测绘工程数字测图实习报告》 课程编号1030277 课程性质必修武汉大学测绘学院数字测图实习 控制测量实习报告 学院测绘学院 专业测绘工程地点一校区、三校区 班级11级10班 组号姓名王夏学号2011301610405 教师申丽丽、张涛

2012年2月12日至2012年2月25日 《数字测图》实验报告目录 1、前言 (3) 2、实习内容 1、实习项目、方法及要求 (3) 2、相关示意图 (5) 3、实习概况 (7) 4、实习过程 1、踏勘选点 (7) 2、导线测量（外业工作） (7) 3、导线测量（内页计算） (8)

4、水准测量（三等水准） (9) 5、考核 (10) 6、实习心得 (16) 附录1 导线坐标计算表 附录2三角高程计算表 附录3高程误差配赋表 1、前言 由于数字地形测量是一门实践性很强的学科，而测量实习对培养学生思维和动手能力、掌握具体工作程序和内容起着相当重要的作用。所以由学校统一部署安排，我们专业所有学生进行了为期两周的测量实习。 同时通过实习这一重要的实践教学环境，使学生能够理论联系实际，将所学知识系统化，完整化。在进行基本技能训练的基础上，使学生具备一定的动手能力和分析、解决问题的能力，具有较高的操作水平，培养学生的组织能力、协作精神以及实事求是、科学严谨的工作态度和任劳任怨、不畏艰苦的思想作风。

实习目的与要求 1、巩固和加深课堂所学理论知识，培养学生理论联系实际、实际动手能力； 2、熟练掌握常用测量仪器（水准仪、经纬仪、全站仪）的使用； 3、掌握导线测量、三角高程测量、三、四等水准测量的观测和计算方法。实习内容和任务 1、全站仪的加常数、竖角指标差检验和其他常规性检验； 2、水平角方向法多测回观测； 3、城市二级导线测量（全站仪三维导线，采用三角高程）； 4、三等水准测量（含水准仪i角的检验及其他常规检验）。 2、实习内容数字化测图实训报告 1、实习项目、方法及要求

数据结构实验报告图实验

邻接矩阵的实现 1. 实验目的 （1）掌握图的逻辑结构 （2）掌握图的邻接矩阵的存储结构 （3）验证图的邻接矩阵存储及其遍历操作的实现2. 实验内容 （1）建立无向图的邻接矩阵存储 （2）进行深度优先遍历 （3）进行广度优先遍历3．设计与编码MGraph.h #ifndef MGraph_H #define MGraph_H const int MaxSize = 10; template class MGraph { public: MGraph（DataType a[], int n, int e）; ~MGraph（）{ void DFSTraverse(int v); void BFSTraverse(int v); private: DataType vertex[MaxSize]; int arc[MaxSize][MaxSize]; }

int vertexNum, arcNum; }; #endif MGraph.cpp #include using namespace std; #include "MGraph.h" extern int visited[MaxSize]; template MGraph::MGraph(DataType a[], int n, int e) { int i, j, k; vertexNum = n, arcNum = e; for(i = 0; i < vertexNum; i++) vertex[i] = a[i]; for(i = 0;i < vertexNum; i++) for(j = 0; j < vertexNum; j++) arc[i][j] = 0; for(k = 0; k < arcNum; k++) { cout << "Please enter two vertexs number of edge: " cin >> i >> j; arc[i][j] = 1; arc[j][i] = 1; } }

数字化测图实习报告

内蒙古科技大学 《数字化测图原理与方法》 实习报告 学院: 矿业工程学院 专业: 测绘工程10级-班 指导老师: 李世平 姓名: 张庆 学号: 1072143113 日期: 2012.06.30

数字化测图实习报告 一、实习时间和地点： 时间：2012年6月11日至2012年6月30日 地点：内蒙古科技大学校园内 二、实习性质、目的和任务： 《数字化测图原理与方法》实习是测绘工程专业本科生的实践性必修课程。 任务：掌握全站仪的数据采集、数据处理及室内成图。 目的：本次实习是在完成《数字化测图原理与应用》理论教学之后进行的，通过实习，使学生能够把学到的理论知识和实践有机的结合起来，充分提高实际操作技能数字化测图的原理与方法。 三、实习内容与要求： 实习内容： 1.野外数据采集：包括图根控制测量和碎步测量。 2.数据的传输：数据由全站仪传输到计算机，生成图形文件。 3.计算机图形编辑：利用数字测图软件进行人机交互式的图形 编辑与修改。 4.图幅整饰：地形图的分幅、图廊的自动绘制。 5.地形图输出：绘图仪输出图纸。 实习要求：

1.全面、系统的掌握数字化测图的理论和方法。 2.每组应完成一幅（50cm*50cm）1：1000 数字地形图。 3.实际测图过程中，一切操作都应遵循数字化测图图式、规范 的要求。 四、实习测区概况： 内蒙古科技大学坐落在首批全国文明城市、美丽的草原钢城——包头，她始建于1956 年。包头市位于中国内蒙古自治区中西部，坐落在著名的黄河河套顶端，北于蒙古国接壤，东西两侧是土默川平原和河套平原，是连接环渤海经济带和西北地区的战略要地，是自治区战略布局中腹地开发的关键地区，属半干旱中温带大陆性季风气候，2002 年包头市年均气温8.5 ℃，年最低气温－ 27.6 ℃，年最高气温35.5 ℃，年降水总量262.9 毫米，年最 大风速11．0米／秒，平均风速1.8 米／秒，年日照时数2806 小时，年平均相对湿度52％，全年沙尘天气12 次。夏秋之时，是包头绝佳季节，清风送爽，花香色艳，瓜果丰盛，蔬菜充足，是理想的避暑胜地。冬春二季，冰封雪飘，银装素裹，别具北国特色。目前，学校占地121 万平方米，建筑面积65 万平方米，其中，教学行政用房31 万平方米。分为东西两院，东院为高职院，西院为本科院。由于测区位于大学校园内交通便利，测区有三条主干道，若干交叉道。形成了网型，由于校园高楼林立，通视条件较差，所以控制网应沿路线布设。形成网型控制网。但是由于校园人流量较大也给测量带来一定的麻烦。测区地势较为平

图的深度优先遍历实验报告

一．实验目的 熟悉图的存储结构，掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法，并能运用图的深度优先搜索遍历一个图，对其输出。 二．实验原理 深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。假设初始状态时图中所有顶点未曾访问，则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问到；若此时图有顶点未被访问，则另选图中一个未曾访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 图的邻接表的存储表示： #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXNAME 10 typedef char VertexType[MAXNAME]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; 三．实验容 编写LocateVex函数，Create函数，print函数，main函数，输入要构造的图的相关信息，得到其邻接表并输出显示。 四。实验步骤 1）结构体定义,预定义，全局变量定义。 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define MAX 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20

(最新版)数字化测图实验报告(含封面 2014)

东北农业大学实验报告 课程名称：数字化测图技术 课程号：x 实验学期：2014—2015学年第一学期 学院：资源与环境学院 班级：城划1203 学号： A 姓名：付莹

实验一数字测图野外数据采集 （一）实验目的：掌握数字化测图野外数据采集模式、流程与方法 （二）实验内容与要求： 1.测量实习要求，测区任务布置 测区概况： 东北农业大学北区坐落于木材街59号,我小组测区范围为东北农业大学偏北地区，我小组具体范围为研楼及食品学院一带，测区建筑包括研究生楼，食品学院，以及食品院后的楼等建筑物。土地类型有平地，草地，沙地，沥青地面等。现有建筑物3幢，测区面积为54145.49平方米。 2. 测区图根控制测量：外业布网，观测与评差计算，控制测量成果数据 在测区内共有三个控制点，坐标分别为 2602——（..365） 2603——（..206） 2604——（..189） 在测量过程中，加密了两个支导线。在测区中由于树木及其它建筑物等遮挡，导致我测区范围内的部分建筑道路及路灯等独立地物无法观测，我们在已有控制点的基础上在研楼和食品学院进行了加密。 3.全站仪野外数据采集与数据存贮：全站仪参数设置，工程项目建立，外业数据采集数据 格式选择，测站建站及数据采集 测量前的准备工作 仪器的安置。在测量范围内选择一控制点点，作为测站，另外两点作为观测点。将全站仪安置于点，对中、整平。设置棱镜常数测距前须将棱镜常数输入仪器中，仪器会自动对所测距离进行改正。允分做好测量前的准备工作，不仪能使开工前测量工作顺利进行，而且对整个施工过程中的测量丁作都有重要影响。因此有关领导和测量放线：作人员都应重视和全面做好施工测量前的准备工作，为整个工程施工测量能顺利进行打好基础。 测量过程

图的基本操作 实验报告

实验五图的基本操作 一、实验目的 1、使学生可以巩固所学的有关图的基本知识。 2、熟练掌握图的存储结构。 3、熟练掌握图的两种遍历算法。 二、实验内容 [问题描述] 对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。 [基本要求] 以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列。 【测试数据】 由学生依据软件工程的测试技术自己确定。 三、实验前的准备工作 1、掌握图的相关概念。 2、掌握图的逻辑结构和存储结构。 3、掌握图的两种遍历算法的实现。 四、实验报告要求 1、实验报告要按照实验报告格式规范书写。 2、实验上要写出多批测试数据的运行结果。 3、结合运行结果，对程序进行分析。

五、算法设计 1、程序所需头文件已经预处理宏定义和结构体定义如下 #include #define MaxVerNum 100 struct edgenode { int endver; int inform; edgenode* edgenext; }; struct vexnode { char vertex; edgenode* edgelink; }; struct Graph { vexnode adjlists[MaxVerNum]; int vexnum; int arcnum; }; 2、创建无向图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2; cout<<"请输入顶点数和边数:"<>G->vexnum>>G->arcnum; cout<<"开始输入顶点表:"<vexnum;i++) { cin>>G->adjlists[i].vertex; G->adjlists[i].edgelink=NULL; } cout<<"开始输入边表信息:"<arcnum;k++) { cout<<"请输入边对应的顶点:"; cin>>i>>j; p1=new edgenode; p1->endver=j; p1->edgenext=G->adjlists[i].edgelink; G->adjlists[i].edgelink=p1;

数字测图实习报告(完整版)1

数字测图实习报告 专业地籍测绘与土地信息管理 班级地测1411 组号2 姓名郑子汉 学号2014010768 指导教师林军强.张敏 2016年11月15日至2016年12月9日

目录 一、实习目的及意义 (1) 二、实习内容及要求 (1) 三、数字地形图测绘基本原理 (2) 四、数字地图测绘过程 (2) 五、参考资料 (7) 六、实习心得 (8)

数字测图实习报告 2010-11-1至2010-11-12我们工程测量技术专业学生在校进行了为期两个星期的数字化测图实习。 一、实习目的及意义 通过这次实习，使我们对《数字化测图》这门课程有一个系统的了解和掌握，进一步加深我们对数字化测图的基本理论和基本知识的理解，提高我们实际操作的能力。本次实习培养了我们理论联系实际，分析问题以及实地解决问题的能力，更要求我们在工作中要实事求是，严谨认真，吃苦耐劳，同时还要团结协作，相互配合，共同完成好小组的实习任务。从各方面锻炼自己，为以后的测量工作打下良好的基础。 二、实习内容及要求 1、实习的具体内容如下： 1、数字地图测绘 （1）练习和掌握全站仪的使用方法； （2）每组测绘一幅1：1000的数字地图； （3）熟悉和掌握南方CASS地形测图软件编辑地形图的基本方法。 2、数字地图的工程应用 （1）完成测站改正； （2）完成设计路线的断面图绘制； （3）用DTM和断面法计算土方量。 3、MAPGIS扫描矢量化 熟悉MAPGIS软件进行扫描矢量化的步骤和方法。 2、实习的具体要求如下 (1)掌握数字化测图的基本过程和基本方法。 (2)掌握并熟练全站仪的使用。 (3)掌握使用数字成图软件（南方CASS）进行数字地图编绘的方法。

数据结构实验—图实验报告

精品文档数据结构 实 验 报 告

目的要求 １．掌握图的存储思想及其存储实现。 ２．掌握图的深度、广度优先遍历算法思想及其程序实现。 ３．掌握图的常见应用算法的思想及其程序实现。 实验内容 １．键盘输入数据，建立一个有向图的邻接表。 ２．输出该邻接表。 3．在有向图的邻接表的基础上计算各顶点的度，并输出。 4．以有向图的邻接表为基础实现输出它的拓扑排序序列。 5．采用邻接表存储实现无向图的深度优先递归遍历。 6．采用邻接表存储实现无向图的广度优先遍历。 7．在主函数中设计一个简单的菜单，分别调试上述算法。 源程序： 主程序的头文件：队列 #include #include #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -2 typedef int QElemType; typedef struct QNode{ //队的操作 QElemType data; struct QNode *next; }QNode,*QueuePtr; typedef struct { QueuePtr front; QueuePtr rear; }LinkQueue; void InitQueue(LinkQueue &Q){ //初始化队列 Q.front =Q.rear =(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); if(!Q.front) exit(OVERFLOW); //存储分配失败 Q.front ->next =NULL; } int EnQueue(LinkQueue &Q,QElemType e) //插入元素e为Q的新的队尾元素{ QueuePtr p; p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); if(!p) exit(OVERFLOW); p->data=e;

汇编实验报告

汇编语言程序设计 实验报告 学号：100511530 班级:电气信息类1005 姓名：陆淑琴 指导老师：李诗高

实验一、汇编语言上机的基本过程及环境 【实验目的】 （1）熟悉汇编语言的编辑、汇编、连接及调试的全过程，重点掌握使用DEBUG调试程序的方法。 （2）了解汇编语言的程序结构。 【实验内容】 （1）在数据段中定义两个数（数据自拟，包含有正数和负数），要求编写程序分别计算出这两个数的和、差、积、商，并用Debug的相关命令查询计算结果（包括对CF，OF，SF，ZF的影响）。 （2）首先对AX,BX,CX寄存器赋初值(数据自拟)，再将AX寄存器的中间八位，BX的低四位和CX的高四位拼接成一个新的字，并把结果存入偏移地址为0000H的存储单元。其中BX的低四位作为结果字的高四位，CX的高四位作为结果字的低四位。并用Debug的相关命令查询内存单元的结果字。 源代码： DA TA SEGMENT val1 DW 1000h val2 DW 2000h maxv DW ? DA TA ENDS STACK SEGMENT STACK 'STACK'

DB 100H DUP(?) STACK ENDS CODE SEGMENT 'CODE' ASSUME CS:CODE, DS:DATA,SS:STACK .386 MAIN: MOV AX, DATA; MOV DS, AX PUSH val1 PUSH val2 CALL MAX ; POP maxv ;栈顶返回值出栈 MOV AX, 4c00H INT 21H MAX PROC PUSH BP ;执行该指令前堆栈情况 MOV BP, SP ;执行后堆栈情况 MOV AX, [BP+4] CMP AX, [BP+6] JA EXIT MOV AX, [BP+6] EXIT: MOV [BP+6], AX ;用栈顶返回值 POP BP RET 2 ;执行后堆栈情况 MAX ENDP CODE ENDS END MAIN 【实验步骤】 （1）用编辑软件（记事本、UltraEdit等）编辑一个扩展文件名为ASM的汇编语言源程序。 （2）用汇编程序MASM汇编上述的汇编语言源程序，形成目标代码文件。（扩展名为OBJ） （3）用连接程序LINK连接目标代码文件，形成可执行文件。（扩展名为EXE）（4）用DEBUG32调试可执行文件，观察执行结果，以验证其正确性。

数字测图实验报告(土方计算)

数字测图实验报告 班级2013012 专业地理信息科学 组别第六组 组员王宁 华北水利水电大学资源与环境学院地理信息科学教研室

CASS土方计算 [实验名称] 用cass软件进行土方量计算 [实验目的] （1）掌握cass计算土方量的方法。 （2）了解土方计算的原理和方法。 [仪器和工具] Cass操作软件 [实验原理] 等高线法计算挖填土方：用户将白纸图扫描矢量化后可以得到图形。但这样的图都没有高程数据文件，所以无法用前面的几种方法计算土方量。 [实验步骤] 根据其自然坡降，按填、挖方量基本平衡的原则，平整为从北到南坡度为-8%的倾斜场地。试写出计算步骤，在图的方格左上方上标出挖、填高度，并计算总的挖、填方量。 计算步骤如下： 首先利用cass软件要对原地形图进行纠正和数字化，之后生成数据文件以备开挖放量计算使用。注：纠正时可设为比例尺1:100,40×40的地形图图幅。 地形图 南方cass7.0 操作步骤如下： 用复合线画出所要计算土方的区域，一定要闭合，但是尽量不要拟合。因为拟合过的曲线在进行土方计算时会用折线迭代，影响计算结果的精度。 用鼠标点取“工程应用”菜单下的“方格网法土方计算”。屏幕上将弹出选择高程坐标文件的对话框，在对话框中选择所需坐标文件。 提示：选择土方计算边界线用鼠标点取所画的闭合复合线。输入方格宽度：(米)<20> 这是每个方格的边长，默认值为20 米。由原理可知，方格的宽度越小，计算精度越高。但如果给的值太小，超过了野外采集的点的密度也是没有实际意义的。 提示：最小高程= XXXX ，最大高程= XXXX , 设计面是：（1）平面（2）斜面<1> 选2。屏幕提示：点取高程相等的基准线上两点，第一点：在斜面坡底处点鼠标左键。第二点：在斜面的坡底另一端，找到一个与第一点高程相等的点，如果实在无法定点，可以估计一个近似的点。注意：这两点的连线将构成此斜面的所有横断面线。因此，这两点的高程应一致，否则会影响计算精度。 屏幕提示：输入基准线设计高程：（米）输入上步所定两点连线的设计高程。

图的遍历操作实验报告

实验三、图的遍历操作 一、目的 掌握有向图和无向图的概念；掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储结构；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图结构在人工智能、工程等领域的广泛应用。 二、要求 采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。 三、DFS和BFS 的基本思想 深度优先搜索法DFS的基本思想：从图G中某个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后选择一个与Vo相邻且没被访问过的顶点Vi访问，再从Vi出发选择一个与Vi相邻且没被访问过的顶点Vj访问，……依次继续。如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则回退到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W，从W出发按同样方法向前遍历。直到图中所有的顶点都被访问。 广度优先算法BFS的基本思想：从图G中某个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后访问与Vo相邻的所有未被访问过的顶点V1，V2，……，Vt；再依次访问与V1，V2，……，Vt相邻的起且未被访问过的的所有顶点。如此继续，直到访问完图中的所有顶点。 四、示例程序 1．邻接矩阵作为存储结构的程序示例 #include"" #include"" ertex); irstedge; irstedge; } } }//endwhile } //==========主函数=========== void main() { ALGraph *G; G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));

CreatALGraph(G); printf("Print Graph DFS: "); DFS(G); printf("\n"); printf("Print Graph BFS: "); BFS(G,3); printf("\n"); } 五、实验内容 1调试程序。设计一个有向图和一个无向图，任选一种存储结构，完成有向图和无向图的DFS（深度优先遍历）和BFS（广度优先遍历）的操作。 邻接矩阵作为存储结构的运行结果： 邻接链表作为存储结构的运行结果： 六、实验报告要求 画出你所设计的图，写出两种方法的遍历序列。

初中化学《常见的酸和碱》单元教学设计以及思维导图(1)学习资料

常见的酸和碱主题设计 适用年级九年级 所需时间课内共用6课时，每周3课时；课外共用1课时 主题单元学习概述 本单元的教学核心内容，隶属于课程标准中第二个“一级主题”——“身边的化学物质”在的二级主题——生活中的常见化合物，是其主要内容之一。本主题单元旨在引导学生认识和探究身边的化学物质酸和碱，了解它们对人类生活的影响，体会科学进步对提高人类生活质量所做出的巨大贡献；增强学生对化学的好奇心和探究欲望，使学生初步认识物质的用途和性质之间的关系，帮助学生从化学的角度认识和理解人与自然的关系，初步形成科学的物质观和合理利用物质的意识。 本主题单元内容来源于人教版教材初中化学九年级课本第十单元。该主题单元共分为以下四个专题： 专题一：酸及其性质。让学生认识常见的酸，认识酸的性质并知道认识物质性质的方法；学会对浓酸的使用；了解酸的应用。 专题二：碱及其性质。让学生认识常见的碱，认识碱的性质并进一步学习认识物质性质的方法；学会对浓碱的使用；了解碱的应用。 专题三：酸碱中和反应。理解中和反应的实质就是酸和碱中的H+和OH－结合成H2O；知道可以通过中和反应的方法降低酸或碱的含量。

专题四：溶液的酸碱性。了解酸碱指示剂和pH试纸检验溶液酸碱性的方法，并知道酸碱性对人体健康和农作物生长的影响。 本主题单元的教学重点：酸和碱的化学性质，酸碱的中和反应，溶液酸碱性对生命活动的意义。 主要的学习方式：探究学习、自主学习与合作学习等。 预期教学成果：探究实验报告、思维导图、课堂综合检测、主题单元检测等。 主题单元规划思维导图 主题单元学习目标

知识与技能： 1.了解酸和碱的性质 2.理解物质的酸碱性及中和反应的实质 3.初步学会测定溶液酸碱性的方法及判断溶液酸碱性强弱的方法 过程与方法： 1.通过比较常见酸和碱学会概括归纳的学习方法 2.通过对酸和碱的化学性质的认识过程学习探究认识事物的方法 3.通过对酸碱溶液的酸碱性的认识学习建立微观与宏观相联系的思维方式 4.通过对溶液酸碱性的测定及酸碱混合后pH的变化测定体会间接观察法在实验探究中的作用 情感态度与价值观： 1.通过对酸碱性质的探究，增进对科学探究的理解，提高科学探究能力和分析问题、解决问题的能力 2.通过了解酸和碱对生命活动的重要意义，进一步激发学生学习化学的兴趣 3.通过对酸碱对生命活动的作用及中和反应的应用学习体会化学的价值所在 对应课标 1.认识常见酸碱的主要性质和用途，知道酸碱的腐蚀性 2.初步学会常见酸碱溶液的稀释方法

《数字摄影测量实验报告

《数字摄影测量》 实 验 报 告 院系：矿业工程学院测绘工程 班级：测绘14-2 班 姓名：田海燕 指导教师：叶欣 矿业工程学院·测绘工程教研室

实验一 DEM制作 一、实验目的 1.掌握影像匹配原理及过程，掌握DEM数据的生成原理及实现过程 2.掌握关键步骤：核线影像重采样，生成核线影像对。 3.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。 4. 掌握匹配窗口及间隔的设置，运用匹配模块，完成影像匹配。掌握匹配后的基本编辑，能根据等视差曲线（立体观察）发现粗差，并对不可靠区域进行编辑，达到最基本要求。 5.通过DEM透视图显示，检查是否有粗差，确定拼接区域的选定及确定拼接产品的路径。 二、实验内容 1.模型内定向与核线影像的生成。 2.影像匹配及匹配后的编辑。 3.生成单模型DEM。 4.多模型的DEM拼接。 三、实验方法与步骤 1.准备工作 1.启动软件，新建工程，对工程进行命名。 2. 参数检查及设置：选择“工程名”节点，在右方的属性窗口设定工程相关参数 3. 建立影像列表：新建航带，右击影像节点新建航带即可。 4.添加影像病检查相机反转参数。 5.进行控制点的整理与相机参数文件的设置，用以内定向，并检查是否有误。二．DEM的制作 方法是像片的周边通常有4个或8个经过严格校正并获取精确像片坐标框标点，通过量测这些点的像素坐标，构成一个仿射变换的模型，即可把象素纠正到像片坐标系上。由于内定向是程序自动化处理，可能略有误差，为了保证内定向的精确，需一个框标一个框标检查并将十字丝编辑到框标的正中心，且误差需在规范要求内。方法为：先选择框标选择按钮，再在影像工具中将十字丝调整到红色框标中心，为了让十字丝调整更准确，在影像工具窗口中间点击右键可以放大，最好放到1:8倍及以上再调整十字丝，编辑完毕后，需检查误差满足规范要求。 1. 创建立体像对 选择“工程”节点，右键菜单选择“创建立体像对”菜单，即可生成立体像对；2．相对定向， 概念：通过量取一定数量(最少5个)的相对定向点，解求出相邻相片之间的相对位置关系

数字测图实验报告

本篇实验报告共包括四个实验，分别是： ◆闭合导线外业测量 ◆碎部测量 ◆数据采集 ◆内业数据处理 小组成员： 实验目的: 了解数字测图数据采集的作业过程，掌握用全站仪进行大比例尺地面数字测图数据采集的作业 方法。 实验一：闭合导线外业测量 （一）实验目的：（1）掌握闭合导线的布设方法。 （2）掌握闭合导线的外业观测方法。 （二）闭合导线设计： 本实习根据两个起算点坐标，在江苏师范大学教育与技术学院周围布设4个控制点，要求各控制点之间要通视，利用全站仪测出未知控制点的坐标。 点号连接为T5——T01——1——2——3——4 （三）控制点测量步骤： 1用测回法测量角度

先将经纬仪安置好，进行对中、整平，并在A、B两点树立标杆或测钎作为照准标志，然后即可进行测角。一测回的操作程序如下： (1)盘左位置，照准左边目标A，对水平度盘置数，略大于0°， 将读数a左记入手簿； (2)顺时针方向旋转照准部，照准右边目标B，读取水平度盘读数 b左，记入手簿。由此算得上半测回的角值：β左＝b左-a 左 (3)盘右位置，先照准右边目标B，读取水平度盘读数b右，记入 手簿； (4)逆时针方向转动照准部，照准左边目标A，读取水平度盘读数 a右，记入手簿。由此算得下半测回的角值：β右＝b右-a 右 2 利用全站仪测量距离 （1）量仪器高、棱镜高并输入全站仪。 （2）距离测量照准目标棱镜中心，按测距键，距离测量开始，测距完成时显示斜距、平距、高差。

3 控制测量结果 根据已知点GIS03、GIS04坐标数据，并综合以上测量成果，进行平差处理，得出平差后各控制点坐标： 点号X坐标Y坐标Z坐标 1 3785997.451 516493.224 39.517 2 3785997.331 516428.015 39.513 3 3785917.521 516430.957 39.530 4 3785923.208 516551.930 39.181 实验二：碎部测量 一测量步骤 1建立控制点和碎部点文件，在控制点假设全站仪，棱镜放到与其邻近的控制点，在全站仪上输入测站坐标（采用调用的方式），然后调用后视点的坐标，瞄准棱镜，输入仪器高和棱镜高，进行检核和定向。一切满足精度后，进行碎部测量； 2全站仪测量或者放样需要有两个已知点。一个是测站点（架设仪器的）一个是后视点（架设棱镜杆的）。在全站仪中输入测站点坐标和后视点坐标，然后操作全站仪镜头，对准棱镜杆底部的杆尖处（如果由于现场障碍实在看不到可以选择对准冷镜头上方的顶尖处）。然后确定。刚才这个设置过程是给全站仪建立坐标系的过程。 3后视点定向，是为全站仪提供方位角的，（方位角：一条直线与北