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精选摄影的实习报告4篇
在日常生活和工作中，报告十分的重要，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。相信许多人会觉得报告很难写吧，下面是小编帮大家整理的摄影的实习报告4篇，欢迎大家分享。
摄影的实习报告 篇1实 习 报 告
实习名称： 班 姓 级: 名:
数字摄影测量实习 09 测绘一班 刘胜 实验室 X5504
实习地点：
实习指导教师: 龚涛 实习时间： 20xx9——20xx10
西南交大地学学院
数字摄影测量实习报告：
一 LPS
简述
LPS 工程管理器是一个基于 WINDOWS 的综合数字摄影测量软件包，可 以对来 自不同类型的航空遥感相机及卫星传感器的图像进行快速和精确地 三角测量和 正射校正，与传统的三角测量和正射校正相比，可以极大的减少费用 和时间可 以处理各种各样的图像数据，诸如来自不同的摄影相机、不同的卫星 传感器、 不同的航空 GPS 数据等，处理过程涉及很多不同类型的几何模型。
二、数字摄影测量处理过程
1 创建 LPS 工程文件
2 向 LPS 工程加载图像
3 刺点
4 自动量测图像同名点
5 执行航空三角测量
DTM+等高线 DTM+等高线
6 图像正摄校正处理
处理前
< ……此处隐藏8993个字……内定向、模型的相对定向、模型的绝对定向、核线影象生成、匹配预处理、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。
(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;
(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。
