数字阅读心得

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序言
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数字阅读心得
数字阅读心得精品6篇
数字阅读心得要怎么写，才更标准规范？根据多年的文秘写作经验，参考优秀的数字阅读心得样本能让你事半功倍，下面分享【数字阅读心得精品6篇】，供你选择借鉴。

数字阅读心得篇1
这次实习，相比于以往的教学型实习，这次实习，相比于以往的教学型实习，真正的工程(实习)显然能够更好的体会所学到的知识。

事实也确实是如此，通过这次实习，我真正的体会到了理论联系实际的重要性。

测区属于山西的一部分，动植物种类较少，地势不是太，地貌比较复杂，但在这实习的一年里还是体会到了从未有过的艰辛。

现在细细想来，这一年的经历，虽然艰苦，但却学到了很多，不仅仅是测量的实际能力，更有面对困难的忍耐。

我明白了扎实的专业知识是提高工作水平的坚实基础.在学校学习专业知识时，可能感觉枯燥无味，但当你工作以后，你才会发现专业知识是多么的重要.如我学的工程测量.在学校我们只学了些皮毛，通过毕业测量实习，我学到了很多，比如对软件的操作更加熟练，加强了对所学知识的理解和掌握，很大程度上提高了动手和动脑的能力。

书上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

在实习中，面对的是实实在在的任务，来不得半点推委和逃避。

因此，这让我深深明白理论知识的重要，在学校余下的时间里，我要安心把所学的理论知识进行梳理
和回顾，做到胸中有沟壑，一目了然。

为以后实际的工作打下坚实的基础。

测量学首先是一项精确的工作，通过在学校期间在课堂上对测量学的学习，使我在脑海中形成了一个基本的、理论的测量学轮廓，而实习的目的，就是要将这些理论与实际工程联系起来，这就是工科的特点。

测量学是研究地球的形状和大小以及地面点位的科学，从本质上讲，测量学主要完成的任务就是确定地面目标在三维空间的位置以及随时间的变化。

在信息社会里，测量学的作用日益重要，测量成果做为地球信息系统的基础，提供了最基本的空间位置信息。

构建信息高速公路、基础地理信息系统及各种专题的和专业的地理信息系统，均迫切要求建立具有统一标准，可共享的测量数据库和测量成果信息系统。

因此测量成为获取和更新基础地理信息最可靠，最准确的手段。

测量学的分类有很多种，如普通测量学、大地测量学、摄影测量学、工程测量学。

作为测绘工程专业的跑棱镜的，我们要学习测量的各个方面。

测绘学基础就是这些专业知识的基础。

通过这次实习，锻炼了很多测绘的基本能力。

首先，是熟悉了全站仪的用途，熟练了全站仪的各种使用方法，掌握了仪器的检验和校正方法。

其次，在对数据的检查和矫正的过程中，明白了各种测量误差的来源，其主要有三个方面：仪器误差(仪器本身所决定，属客观误差来源)、观测误差(由于人员的技术水平而造成，属于主观误差来源)、外界影响误差(受到如温度、大气折射等外界因素的影响而这些因素又时时处于变动中而难以控制，属于可变动误差来源)。

了解了
如何避免测量结果错误，最大限度的减少测量误差的方法，即要作到：(（1)在仪器选择上要选择精度较高的合适仪器。

(2）提高自身的测量水平，降低误差水平。

(3）通过各种处理数据的数学方法如：距离测量中的温度改正、尺长改正，多次测量取平均值等来减少误差。

第三、除了熟悉了仪器的使用和明白了误差的来源和减少措施，还应掌握一套科学的测量方法，在测量中要遵循一定的测量原则，如：“从整体到局部”、“先控制后碎部”、“由高级到低级”的工作原则，并做到“步步有检核”。

这样做不但可以防止误差的积累，及时发现错误，更可以提高测量的效率。

通过工程实践，真正学到了很多实实在在的东西，比如对测量仪器的操作、整平更加熟练，学会了数字化地形图的绘制和碎部的测量等课堂上无法做到的东西，很大程度上提高了动手和动脑的能力，同时也拓展了与同学的交际、合作的能力。

一次测量实习要完整的做完，单单靠一个人的力量和构思是远远不够的，只有团队的合作和团结才能让实习快速而高效的完成。

而这些，就是在测量之外所收获的了。

团队成员的合作很重要，实习团队的气氛很大程度上影响实验的进度。

在去东北之前，所有人的热情都相当高，不仅仅是对测绘的外业感兴趣，更多的是对东北的好奇。

在工程正式开始之后，每个组(全站仪)都有一位组长和四位跑棱镜的，组长不但要做好团队的管理工作，还要对我们及时指导。

在最初几天的新鲜感过后，每天重复而乏味的翻山越岭的体力劳动让很多人怨声
载道，说实话，我也是如此。

但工程本身的性质又不允许工期的延后，所以不得不继续早出
晚归。

其实现在想来，也许绝大多数工作都是如此，这更多的只是从未有过的疲劳所带来的压力。

最终也能够正确地完成了任务，看到了自己的成果。

对于测量来说，确实没有一个人的英雄，只有做好合作——包括本团队内部和各团队之间，才能保质保量地完成任务。

计算机技术的迅速发展和信息革命浪潮的冲击测绘必然由自动化、数字化、信息化方向发展。

数字测图取代模拟测图将成为必然。

目前数字测图有两种模式：
1.数字测记模式：野外测记，一般使用的仪器是全站仪，测量时全站仪直接记录点号、三维坐标，但是不能记录点间连接方式，同时配画标注测点点号的人工草图，到室内将坐标直接从全站仪传入计算机，然后根据草图采用人机交式编辑成图。

这种方法成本交低，且精度交高，被普遍采用。

2.电子平板测绘模式：内外业一体化，所显即所测，实时成图。

电子平板模式——全站仪+便携机+测图软件，外业测图时同时把数据传给计算机绘图，从而使数字测图的质量和效率全面超过白纸测图。

随着便携机价格的下降，电子平板将发展成数字测图的住流。

随着科技的进一步发展，数字测图将向自动化方向发展。

全站仪自动跟踪测量模式。

测站为自动跟踪是全站仪，可以无人操作，可以遥控开机测量，全站仪自动跟踪，自动描准，自动记录。

我想在测量山地地区的等高线时十分方便。

GPS测量模式。

随着RTK实时动态定位技术
的发展，它能够提供测点在指定坐标系的三维坐标成果在测程20KM 以内可达到厘米几级精度。

RTK与电子平板测图系统连接，就可以现场成图，?并能实时给出点位坐标，?实现一步数字测图(无需先控制后碎部)提高了劳动生产率。

由于棱镜技术的发展也将大大减轻野外作业的劳动强度。

对数字化成图软件的使用感受。

我们所用的是南方测绘公司的CASS5.1软件。

这是一款以AutoCAD 2000为基础开发的专业测绘成图软件，使用方法简单，成图速度快，功能方面也足以满足实际需要。

但软件稳定性稍有不足，成图错误较多，可能在成图时为追求速度而简化了计算过程。

通过内业实习的数据整理和作图，将课堂上所讲的知识和实际应用结合到了一起，又一次感受到了理论联系实际的重要性。

总的来说，这次实习让我体会到了外业的艰辛，内业的耐心，工作的细心，甚至还有了对建国初的测绘人员的敬畏之心。

锻炼了实际的能力，让我在未来面对选择时更有信心和勇气。

数字阅读心得篇2
本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。

高年级学长曾做过车牌识别的研究。

在学完数字图像处理这门课后，于是有了这篇关于车牌识别系统的心得体会。

仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记，梳理了下各种图像处理方法在各中图像处理中起到的作用。

结合对实际车牌识别过程的了解，谈谈自己对图像处理的各种方法在识别过程中起到的作用。

老师总说图像处理就是不讲道理，我觉得这就是最大的道理。

为什么有人能够把不讲道理的东西做出来?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。

就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发现他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。

我想，只有对图像有了深刻的认识，才能完成这种你也说不出道理的事。

好了，现在我想结合这门课和车牌识别展开说说。

有时候，计算机跟人相比真的很傻，扔一张车牌尾号过来，不管它多么破旧、不清晰，人们能够轻而易举的读出上面的数字。

而计算机呢?他要不停的运算、识别，而你算法上的一个小小漏洞，更会导致识别的大大不同。

通过数字图像处理这门课的学习，我觉得可能通过下面的一些列步骤能较好的识别出车牌上的号码数字。

首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不一定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。

另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。

其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。

我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。

而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。

这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。

需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的
辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。

然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。

边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。

而上一部的图像强也增强了边缘信息。

下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。

最后，就应该开始识别这些分割出来的图像，这一部分，我们课上内容并没有涉及，查阅了些资料，找到了比较可行的办法。

即模式识别。

我理解的过程是，首先我们应该建立一个标准模版库，然后通过将提取出来的样品与标准模版进行比较，来识别他们。

这就是上完数字图像处理课，我所能想到的车牌识别的整个过程，基本上需要用到我们所学的所有内容，而且都是比较基础的知识，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应该分成很多小问题来解决，一步步简化问题。

一步步将图像中我们所最关心的内容提取出来。

毕竟没有深入学习过这方面的知识，本文纯属心得体会，过程中难免存在很多不足或者错误。

恳请老师指出。

数字阅读心得篇3
图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很
明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。

数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。

其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。

目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。

在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

1、数字图像处理需用到的关键技术
由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。

数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。

图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

2、数字图像处理的特点数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：
（1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。

因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

（2）数字图像处理占用的频带较宽。

与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。

所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。

这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

（3）数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。

在图像画
面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。

所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

（4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

3、数字图像处理的优点
数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

（1)再现性好。

数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。

只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

（2）处理精度高。

将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。

（3）适用面宽。

图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。

只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

（4)灵活性高。

图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

4、数字图像处理的应用领域
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

生物医学工程：除了CT技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。

在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。

除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导·弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。

数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。

比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，P2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。

然后通过PC，特定的播放器等播放出来。

了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。

当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。

就我了解，视频处理的软件有MAYA、Premiere、绘声绘影、windows自带的MOVEMAKER;处理数字图像的软件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java图像处理程序)。

其中，matlaB和PS很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

MATLAB全称是MatriXLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。

实际运用中MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。

理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计
算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一、集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。

希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。

数字阅读心得篇4
数字化测图是测绘专业的必修课，通过实习，可以让我们对该课程有一个系统的了解和掌握，进一步深化对数字化测图的基本理论和基本知识的理解，提高实际操作能力，掌握数字化测图的基本过程和基本方法，掌握数字化测图仪器----全站仪的使用方法，掌握数字化成图软件进行数字化地图编绘的方法。

同时，作为现代测绘工程专业的学生，不仅要学好各方面的测绘知识，更要掌握好测绘各方面的实际操作能力，只有掌握好了这些本领，将来才能为自己的事业打下结实的基础，所以，我们都很认真努力地对待这次实习。

我们小组这次的主要任务就是对我们学校雅园至一教范围内的地形、地物进行野外的数据点的采集，再导入电脑进行内业处理。

野外测记和室内成图是数字化测图的主要模式，也是我们此次实习主要运用的模式。

全野外数据采集法成图主要有下列内容：
1.数字测图的准备工作：仪器检较、准备数据记录所需的记录表、实地观察地形确定控制点、数据处理软件准备等;
2.控制测量;
3.外业测绘，碎部点采集;
4.内业图形编辑;
5.图形细节修饰，成果保存。

我们组用索佳全站仪进行外业观测，测量数据自动存入仪器的数据终端，然后将数据终端通过接口设备输入到台式电脑。

采用这种方法则从外业观测到内业处理直至成果输出整个流程实现自动化，尽可能减少人为因素而产生的错误。

实习第一天，我们组进行控制测量，12个控制点，由于学校人口密度较大，观测条件不是十分理想，导致我们组的水平观测角中误差超限，最后对所有控制点水平角进行重测，通过平差易软件对数据进行精度评定及平差，控制测量成果符合规范要求。

实习第二天，我们组以二号控制点为测站，一号控制点后视定向，进行碎部测量。

我们组共五人，一人操作仪器，一人画草图，三人轮流跑杆，我们组对地物特征点的采集比较详细，如房屋点、道路、井盖、花台、草坪、垃圾桶、橱窗、独立树、行树、篮球场、沟渠、路灯等地物点都进行了采集。

由于其他组需要用二号控制点，我们转站至雅园，第一天一共采集将近三百余点。

晚上内业作图，首先对全站仪数据进行读取，数据传输过程中将。