基于matlab的摄影测量后方交会元素解算

自己做的后方交会元素解算matlab源程序
废话不多说，直接上代码
代码的原始数据都已经直接赋值了，可以再写一点点代码读入excel或者txt

// A code block
%单幅影像后方交会
%auther:NeverForget2020
%time:2020.9.21
close all;clear; clc;
disp('后方交会求解');
x =[-86.15,-53.40,-14.78,10.46];%%input('每次观测的像平面内的x坐标');
y =[-68.99,82.21,-76.63,64.43];%%input('每次观测的像平面内的y坐标');
X =[36589.41,37631.08,39100.97,40426.54];%%input('每次观测的物空间内的x坐标');
Y =[25273.32,31324.51,24934.98,30319.81];%% input('每次观测的物空间内的y坐标');
Z = [2195.17,728.69,2386.50,757.31];%%input('每次观测的物空间内的z坐标');
x=x/1000;y=y/1000;%修正单位
fk=153.24/1000;
m=50000;
limit1=0.001;limit2=0.0000001;%精度
Xs=sum(X)/4;Ys=sum(Y)/4;Zs=fk*m;%待定参数初始值
q=0;w=0;k=0;%外方位角
R = zeros(3,3);%旋转矩阵
dx=ones(6,1);%改正值
H=fk*m;%航高
round=0;%迭代次数
c=[x(1);y(1);x(2);y(2);x(3);y(3);x(4);y(4)];while(abs(dx(4,1))>limit2||abs(dx(5,1))>limit2||abs(dx(6,1))>limit2)
R(1,1)=cos(q)*cos(k)-sin(q)*sin(w)*cos(k);
R(1,2)=-cos(q)*sin(k)-sin(q)*sin(w)*cos(k);
R(1,3)=-sin(q)*cos(w);
R(2,1)=cos(w)*sin(k);
R(2,2)=cos(w)*cos(k);
R(2,3)=-sin(w);
R(3,1)=sin(q)*cos(k)+cos(q)*sin(w)*sin(k);
R(3,2)=-sin(q)*sin(k)+cos(q)*sin(w)*cos(k);
R(3,3)=cos(q)*cos(w);xy_0 = zeros(8,1);%共线方程
A=zeros(8,6);
for i = 1:4Xbar=R(1,1)*(X(i)-Xs)+R(2,1)*(Y(i)-Ys)+R(3,1)*(Z(i)-Zs);Ybar=R(1,2)*(X(i)-Xs)+R(2,2)*(Y(i)-Ys)+R(3,2)*(Z(i)-Zs);Zbar=R(1,3)*(X(i)-Xs)+R(2,3)*(Y(i)-Ys)+R(3,3)*(Z(i)-Zs);xy_0(2*i-1,1) = -fk*Xbar/Zbar;xy_0(2*i,1) = -fk*Ybar/Zbar;A(2*i-1,1)=1/ Zbar*(R(1,1)*fk+R(1,3)*xy_0(2*i-1,1));A(2*i-1,2)=1/ Zbar*(R(2,1)*fk+R(2,3)*xy_0(2*i-1,1));A(2*i-1,3)=1/ Zbar*(R(3,1)*fk+R(3,3)*xy_0(2*i-1,1));A(2*i,1)=1/ Zbar*(R(1,2)*fk+R(1,3)*xy_0(2*i,1));A(2*i,2)=1/ Zbar*(R(2,2)*fk+R(2,3)*xy_0(2*i,1));A(2*i,3)=1/ Zbar*(R(3,2)*fk+R(3,3)*xy_0(2*i,1));A(2*i-1,4)=xy_0(2*i,1)*sin(w)-(xy_0(2*i-1,1)/fk*(xy_0(2*i-1,1)*cos(k)-xy_0(2*i,1)*sin(k))+fk*cos(k))*cos(w);A(2*i-1,5)=-fk*sin(k)-xy_0(2*i-1,1)/fk*(xy_0(2*i-1,1)*sin(k)+xy_0(2*i,1)*cos(k));A(2*i-1,6)=xy_0(2*i,1);A(2*i,4)=-xy_0(2*i-1,1)*sin(w)-(xy_0(2*i,1)/fk*(xy_0(2*i-1,1)*cos (k)-xy_0(2*i,1)*sin(k))-fk*sin(k))*cos(w);A(2*i,5)=-fk*cos(k)-xy_0(2*i,1)/fk*(xy_0(2*i-1,1)*sin(k)+xy_0(2*i,1)*cos (k));A(2*i,6)=-xy_0 (i*2-1,1);
end
round=round+1;
L=c-xy_0;
dx=inv((A')*A)*(A')*L;
Xs=Xs+dx(1,1);Ys=Ys+dx(2,1);Zs=Zs+dx(3,1);
q=q+dx(4,1);w=w+dx(5,1);k=k+dx(6,1);
end
format long g;
disp("R阵")
R
disp("Xs")
Xs,Ys,Zs,q,w,k
disp("单位权m0")
m0 = 1000
disp("Qxx")
Qxx = inv((A')*A)*1000

求解结果如下
Xs =

      39795.4720895656

Ys =

      27476.5060830487

Zs =

      7572.69914930955

q =

  -0.00399109444680274

w =

   0.00210817362230499

k =

   -0.0675785372578092

好了，到这就结束了，还有摄影测量的matlab代码会在后续更新中推出的

基于matlab的摄影测量后方交会元素解算相关推荐

车牌识别与计算机编程,基于MATLAB的车牌识别程序详解.ppt
基于MATLAB的车牌识别程序详解自定义一个字符函数,用来从车牌区域中提取出7个字符,其中利用切割函数来进行切割. 程序:function [word,result]=getword(d) word ...
基于matlab编程方法实现模糊推理及解模糊的方法研究,基于Matlab编程方法实现模糊推理及解模糊的方法研究.doc...
基于Matlab编程方法实现模糊推理及解模糊的方法研究基于M a tlab 编程方法实现模糊推理及解模糊的方法研究王海江, 陈瑾, 徐卫忠 (中船重工集团第七一一研究所上海 200090) ...
摄影测量后方交会-前方交会(C#)
双像解析摄影测量中的后交-前交解法,常用于已知像片的外方位元素.需确定少量待定点坐标的情况.解算过程分为两个阶段:后方交会.前方交会. 思路为利用后方交会计算外方位元素,利用前方交会解算待定地面点坐标 ...
摄影测量--相对定向元素与绝对定向元素
(1)连续像对的相对定向元素和单独像对的定向元素 (2)绝对定向元素 (注:以上截图均来源武汉大学<摄影测量学>武大精品课程-A摄影测量基础)
摄影测量-后方交会与前方交会，相对定向与绝对定向，光束法
在学习摄影测量课程过程中,老师要求我们采用 C#语言编写程序实现前方交会和后方交会数据梳理,绝对定向和相对定向处理以及光束法 . 经过一段时间努力是顺利完成程序的编写.写完以后,一直存在电脑中没有 ...
用C#编写摄影测量后方交会求外方位元素
程序源码程序源码下载地址 https://download.csdn.net/download/u011713916/11743497 实验原理 **详细题目: ** 编程思想: 具体代码我使用了M ...
基于Matlab融合惯性测量单元和全球定位系统数据估计地面车辆的位置和方向（附源码）
目录一.模拟设置二.融合过滤器三.搭建场景 3.1 创建地面车辆轨迹 3.2 全球定位系统接收器 3.3 IMU 传感器四.初始化 4.1初始化insfilterNonholonomic状态 ...
摄影测量--后方交会
转载自:https://blog.csdn.net/hanford/article/details/53665508 目录第1章计算公式 1 1.1 计算公式一 1 1.1.1 角度 ...
声学问题matlab,基于MATLAB的声学仿真试验详解.ppt
第10章声学仿真试验 10.1 回声试验 10.2 多普勒效应 10.3 声学信号的滤波特性试验 10.4 交混回响 10.5 短时傅立叶变换 10.1 回声试验 10.1.1 回声的基本原理 回 ...

基于matlab的摄影测量后方交会元素解算

基于matlab的摄影测量后方交会元素解算相关推荐

最新文章

热门文章