核线影像生成 代码
无人机航空影像空三加密流程
无人机航空影像数据处理流程中国测绘科学研究院北京东方道迩信息技术有限责任公司目录1、无人机航空影像数据处理流程 (3)2、无人机航空影像数据要求 (4)3、无人机航空影像数据空三加密流程 (5)3.1畸变差校正 (5)3.2建立测区工程 (7)3.3.1工程目录及相机检校文件设置 (8)3.3.2设置航空影像数据 (10)3.3.3设置控制点数据 (14)3.3空三加密 (15)3.4.1数据预处理 (16)3.4.2航带初始点提取 (19)3.4.3自动相对定向及修改 (21)3.4.4自由网平差 (31)3.4.5控制点提取及区域网平差 (35)4、DEM与DOM制作 (37)4.1 DEM匹配及编辑修改 (37)4.1.1工程及格式转换 (37)4.1.2核线影像生成及DEM匹配 (40)4.1.3 DEM编辑修改 (46)4.2 DOM纠正及分幅 (52)4.3.1 DOM纠正及拼接 (52)4.3.2 DOM分幅 (60)1、无人机航空影像数据处理流程高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid作为卫星影像数据处理的能力和效率在生产过程中已经得到了很好的验证，其数据适用范围之广、处理效率之高在国内都是其它同类软件无法比拟的。
无人机航空摄影是一种新型的航空影像数据获取方式，由于无人机种类不同以及所搭配的相机不同，其获取数据的质量也不相同，PixelGrid针对国内测绘部分中低空领域普及的无人机航空拍摄数据，提供了高效快速的处理。
其无人机航空影像作业流程图如下：图1-1 无人机航空影像处理流程2、无人机航空影像数据要求对于无人机数据的处理需求必要的一些文件。
其中包括原始影像数据、相机检校文件、控制资料、航线结合表（航线索引图，包括飞行信息）等。
原始数据格式可以为JPG、BMP、TIF等；相机检校文件包括：相机像主点坐标、相机焦距、像元大小、径向畸变差系数（K1、K2）、切向畸变差系数（P1、P2）、CCD非正方形比例系数α、CCD非正交性的畸变系数β、像方坐标系等（其单位为像素或毫米）。
核线影像生成 代码
核线影像生成代码
对于核线影像生成代码，我们可以采用以下步骤实现：
1.数据预处理：首先需要清洗和标准化输入数据。
例如，确保数据格式正确、填充缺失值和规范化数据范围。
2.特征提取：从输入数据中提取有用的特征。
这可以通过各种方法完成，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）或手动特征提取算法。
3.模型训练：我们可以采用传统或深度学习算法来训练模型，以预测核线影像。
4.模型评估：对模型进行评估，以确定其准确性和性能。
5.模型部署：我们可以将训练好的模型部署到生产环境中，以生成核线影像并进行预测。
这样的代码需要多个编程语言实现，例如Python、C++或MATLAB。
在实际编写代码时，我们需要根据数据类型和模型的特点选择合适的编程语言和工具，以优化算法的性能和准确性。
资源三号影像数据文件名命名规则及文件说明
附录（2）：文件名命名规则及文件说明
资源三号应用系统文件命名规范适用于包括影像文件，处理文件和结果文件。
文件名字按照以下字符串进行命名:
sat_ids_mysnavp_PPPRRR_yyyymmdd_hhmmss_ssss_SASMAC_CHN_ xxx_yyy_zzz_BBBsuf
命名规范定义以上前73个固定字符串
sat_ids_mysnavp_PPPRRR_yyyymmdd_hhmmss_ssss_SASMAC_CHN_ xxx_yyy_zzz_BBB为影像的基本名字，suf是基本名字的扩展和后缀（包含后缀前的区分符号），suf没有固定的字符串长度，视具体文件属类而定。
以下例子为一假设的资源三号的原始影像名字：zy3_01a_mysnavp_254068_20111216_231245_0009_SASMAC_CHN_ raw_raw_xxxx_001.tif
表5-2：
sat_ids_mysnavp_PPPRRR_yyyymmdd_hhmmss_ssss_SASMAC_CHN_xxx _yyy_zzzz_BBBsuf各子字符串的含义和命名法则*
的影像处理系统（把卫星名字及系列代号改成相应的传感器名字及系列代号）。
依据前67个定长字符串作为文件名解析时的规则，以下划线区分子字符串，后缀区分文件属类。
英文字符不区分大小写，原则上业务单位和国家地区名字用大写。
全数字摄影测量系统VirtuoZo
全数字摄影测量系统VirtuoZo “全数字摄影测量系统VirtuoZo”使用操作指南时间:2009-5-20 17:18:33 点击:352“全数字摄影测量系统VirtuoZo”使用操作指南双击快捷图标或运行 Bin 目录下的可执行程序 VirtuoZoNT.exe。
屏幕将显示系统主界面，界面上方是菜单条，中央为工作区，下方为状态条。
一、设置测图区域单击“文件:打开测区”菜单项，系统弹出对话框，让用户输入(或选择)测区文件名。
若用户输入的测区文件 <测区文件名>.blk 不存在，系统弹出设置测区对话框，如图。
对话框中各参数的具体填写方法请参见参数设置说明。
参数输入成功后，系统将自动建立该新测区。
以后的操作均对此测区进行。
若输入的测区文件<测区文件名>.blk 已经存在，则系统打开该测区。
以后系统的操作均对此测区进行。
按照教员提供的参数设置测区相关文件。
1、测区目录和文件包括:主目录:输入测区所在的目录。
此项在测区建立后变灰，用户不能再进行修改。
控制点文件:输入控制点文件名。
可直接输入控制点文件名，或单击文本框右侧的文件查找按钮，选择已建立的当前测区的控制点文件。
加密点文件:输入模型控制点文件名。
可直接输入模型控制点文件名，或单击文本框右侧的文件查找按钮，选择已建立的模型控制点文件。
模型控制点通常就是空中三角测量平差解算出来的加密点。
相机检校文件:输入相机检校文件名。
建议根据使用的相机类型命名，如RC10.cmr。
2、基本参数摄影比例:摄影比例尺分母。
航带数:测区的航带数目。
影像类型:原始的影像类型有六种。
它们依次是量测相机、非量测相机、卫星影像、IKONOS 影像、QuickBird 影像和可量测数码相机。
3、缺省测区参数设置包括:DEM 格网间隔:设置 DEM 格网间隔，间隔的单位与控制点单位相同。
等高线间距:设置等高线间距，其单位与控制点单位相同。
DEM 旋转:设置 DEM旋转或不旋转。
Geomatica91正射校正ZY3卫星影像流程
Geomatica9.1正射校正ZY3卫星影像流程该影像操作流程适用于PCI Geomatica9.1及以上版本。
正射纠正前先把原始数据中的*.txt文件修改为*_RPC.txt。
正射校正步骤：1、工程设置，启动OrthoEngine，点击file/NEW，在filename处给新建的工程命名。
2、设置投影信息，添加输出影像的投影方式、空间分辨率及参考资料控制点的投影信息；3、导入数据；4、采集控制点5、正射校正，输入DEM，设置输出路径，名称，工作缓存，采样间隔，采样方式等相关参数。
PCI 10.3软件制作核线影像操作流程1.打开PCI主菜单，选择OrthoEngine正射模块，如下图所示，建立工程，选择选项。
注意Options选项下应选择第二项Rational Function（Extract from image），让软件自动选取适合的RPC文件格式。
工程设置2.第二步是设置输入输出影像的坐标系统和影像分辨率。
坐标系统设置3.输入影像，只要在“New Image”中能够打开影像，就说明能够读入它的RPC文件，只是无法显示出来而已，在输出的结果中会体现出来。
如图打开前后视和正视影像。
读入影像界面4.控制点和连接点的选取界面。
控制点、连接点选取界面5.模型计算，会出现完成提示。
6.生成核线影像，目的是显示立体效果和为提取DEM做准备，将前后视影像分别赋予左右影像。
7.然后打开核线影像，用红绿眼镜就能够看到立体效果了。
8.提取DEM结果，设置输出分辨率，本实验输出为8m分辨率的DEM结果。
DEM提取。
核线影像生成 代码
核线影像生成代码核线影像生成是一种应用于医学领域的技术，可以通过计算机对图像进行处理和分析，提取出人体部位的轮廓线，从而生成一个数字化的核线影像。
这个影像具有很高的精度和准确性，可用于医生对病人进行诊断和治疗。
核线影像生成的主要技术是基于图像处理技术，利用计算机软件对医学图像进行处理和分析，提取出轮廓线，生成数字化的核线影像。
具体来说，核线影像生成的步骤如下：1.图像采集：首先需要采集到人体部位的医学图像，可以使用X 光、CT、MRI等医学成像设备进行采集。
2.预处理：对采集到的医学图像进行预处理，包括去除噪点、平滑处理、增强图像对比度等操作。
3.边缘检测：利用图像处理算法对图像进行边缘检测，提取出医学图像中重要的轮廓线。
4.线段识别：通过线段检测算法对提取出的轮廓线进行识别，找出有意义的线段。
5.直线拟合：对识别出的线段进行直线拟合，获得各种有用的参数，如直线长度、位置、斜率等。
6.齐次坐标变换：将数字化的核线转换到齐次坐标空间进行处理和计算。
7.影像重建：将计算出的齐次坐标恢复到原始图像空间中，生成数字化的核线影像。
核线影像生成技术的应用非常广泛，可以用于各种医学领域的诊断和治疗。
例如，核线影像可以用于肿瘤识别、骨折诊断、疾病监测等领域。
同时，核线影像生成技术也可以用于医学教育和研究，帮助医学学生和研究人员更好地理解人体结构和病理情况。
总的来说，核线影像生成技术是一种非常重要的医学图像处理技术，它可以帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗，为患者提供更好的医疗保障。
同时，这项技术也在不断地发展和完善，相信在未来的日子里将会得到更广泛的应用和推广。
生成核线影像
反过来，对于投影到平行平面的左右2张核线影像，每一条水平线都对应左右影像的同名核线。在这样的一条水平核线上按照一定间隔取点，利用坐标关系可以反算到原始影像上。利用重采样可以得到核线影像灰度坐标。
定义核线影像范围时应注意那些事项？
答：首先：定义核线范围时应将控制点包括在核线范围以内，但不能超过控制点过多。其次：应结合实际地形情况，如高山地或大比例尺城区，由于左右片视差较大，就应适当将核线范围划大些。
两种核线采样方法的区别是什么？
答：非水平核线重采样是基于模型相对定向结果，遵循核线原理对左右原始影像沿核线方向保持 X 不变在 Y 方向进行核线重采样，这样所生成的核线影像保持了原始影像同样的信息量和属性。因此当原始影像发生倾斜时，核线影像也会发生同样的倾斜。而水平核线重采样使用了绝对定向的结果，将核线置平。两种不同的核线形式匹配结果是迥然不同的。在实际作业时，一定要保证每个作业步骤使用的都是同一种核线影像。（建议一个测区都使用一种采样方式）
这样就得到了核线影像。
2、基于共面条件的同名核线关系确定
利用左右同名核线与摄影基线共面的特性，已知摄影基线方向，可以确定左右核线坐标关系。此前提是已知左片一个已知点坐标，以及基线方向。这样可以确定左右同名核线。这个方法并没有做影像纠正。
另外，基于独立像对核线确定时候，由于该模型相对定向时，坐标系的X洲与基线重合，所以其Y,Z分量为0.在计算时更加简便。
目前核线的确定生成主要分为以下2种情况：
1、基于数字纠正的核线影像生成。
该方法的基本思路是，将左右片倾斜影像同名核线投影到与摄影基线平行的平面上。以左片为例，作为倾斜影像的左片与平行基线的平面，其几何关系类比于像空间坐标系与物空间坐标系。通过类似的旋转矩阵可求得倾斜相片上的点与纠正水平相片上的点的坐标关系。（注意，应该说该纠正平面与摄影基线方向平行，同时与核面垂直。否则平行与基线平面有很多，并不是都满足要求。）
武汉大学《摄影测量学》复习题库
熟悉 1818 立体坐标量测仪的基本结构，立体观察，坐标量测。 左右视差（p）读数鼓
上下视差（q）读数鼓
x 读数鼓
x 手轮 y 手轮
3. 资料准备
一个 18cm×18cm 的立体影像对
y 读数鼓
左右视差手轮 上下视差环
左像片
右像片
4. 操作步骤
仪器归零：各个手轮应放在零读数位置上，左、右测标分别对准左、右像片盘的中心即仪器 坐标系与像片坐标系重合。
Z 2195.17
728.69 2386.50
757.31
4. 操作步骤
上机调试程序并打印结果。
“POS 辅助光束法平差系统 WuCAPS”使用
1. 目的
通过参观 POS 辅助光束法区域网平差程序系统 WuCAPS,使学生初步了解摄影测量区域网平差 的基本功能和一般作业流程。
2. 内容
指导教师讲解摄影测量区域网平差的基本概念、主要功能及一般作业流程。学生按照要求，完 成一些简单的操作，例如，内定向、相对定向、绝对定向、航带法区域网平差、光束法区域网平差、 GPS 辅助光束法区域网平差、POS 辅助光束法区域网平差等。
像片定向：移动 x 手轮，单眼观察测标的移动看是否沿像片上的 x 轴向运动，若测标不在 x 轴向上，则需要用κ 螺旋旋转像片，使测标保持在 x 轴上移动。
坐标量测：移动 x，y，p，q 手轮，使测标立体切准量测像点，并记下相应读数鼓上的读数。 坐标计算：x1=x-x0，y1=y-y0，x2=x1-(p-p0)，y2=y1-(q-q0)，其中，x0，y0，p0，q0为仪器零位置。
的方法？
5. 什么是共线条件方程式？试推导其数学表达式，并说明它在摄影测量中的应
用。
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核线影像生成代码
生成核线影像的代码可以使用不同的方法实现，具体取决于所使用的编程语言和图像处理库。
以下是使用 Python 和 OpenCV 库生成核线影像的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread("input_image.png")
# 确定核线方向和长度
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
lambda = np.sin(theta)
n = 20
# 生成核线
k = np.random.random(n) - 0.5
y = (np.random.random(n) - 0.5) * np.cos(theta) +
np.sin(theta)*k
x = (np.random.random(n) - 0.5) * np.sin(theta) +
np.cos(theta)*k
# 生成核线影像
np.random.shuffle(x)
np.random.shuffle(y)
corels = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=img.dtype)
corels[:, :, 0] = x
corels[:, :, 1] = y
corels[:, :, 2] = img[:, :, 0]
# 显示结果
cv2.imshow("image", img)
cv2.imshow("corels", corels)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例代码中，我们首先使用 OpenCV 库中的`imread()`函数加载输入的图像。
然后，我们使用`linspace()`函数生成指定数量的 linspace 值，用于确定核线的方向和长度。
接着，我们使用`random()`函数生成随机值，用于生成核线。
最后，我们使用
`zeros()`函数创建一张与输入图像相同大小的灰度图像，并将其作为核线影像显示。
需要注意的是，不同的方法生成的核线影像可能有所不同，具体取决于所使用的图像处理库和算法。