三維重建工具箱

⑴ 騰訊發布自動駕駛模擬平台TAD Sim 2.0

易車訊 隨著自動駕駛領域硬體、演算法等方面的快速發展，虛擬模擬技術在自動駕駛研發和測試領域的應用日漸廣泛，成為自動駕駛量產應用的必備工具，城市智慧交通調度管理和相關法規制定的有力輔助。

在這片行業競爭新高地上，騰訊自動駕駛模擬技術團隊自2018年推出虛擬模擬平台TAD Sim，持續結合自身優勢和行業市場需求，保持產品技術與性能的行業領先。

6月24日，2020騰訊智慧出行新品發布會上，騰訊新一代自動駕駛虛擬模擬平台TAD Sim 2.0正式亮相。騰訊自動駕駛總經理蘇奎峰談到，「TAD Sim經歷了兩年多的市場應用，結合行業用戶的需求，2.0版本在行業內率先使用真實數據和游戲技術的雙擎驅動，在真實性、全面性、可視化、標准化、輕量化五個維度進行了升級，全面提升自動駕駛開發和測試效率，更靈活易用的滿足國內、國際車企、檢測機構等合作夥伴的需求。

高效閉環，利用數據構建自動駕駛核心競爭力

可閉環驗證的數據才能產生價值。騰訊自動駕駛虛擬模擬平台TAD Sim在設計之初，就有別於傳統的模擬系統，是為自動駕駛測試驗證而專門設計開發，內置厘米級高精度地圖，構建了包含動態和靜態要素真值數字孿生系統，用千變萬化的場景進行自動駕駛演算法完備性的測試。

「與TAD Sim 1.0相比，新版本徹底打破了真實數據和虛擬數據間的壁壘，實現了路測場景與虛擬場景的無縫轉換，模擬場景在任意時刻都能實現回放數據和虛擬場景之間的切換，極大提升數據的利用效率和產品測試驗證效率。」蘇奎峰介紹說。

在2.0升級版本中，用戶可根據自動駕駛測試的需求，結合路採的交通流數據，形成虛實一體的測試場景。通過完整的模型在環、軟體在環、硬體在環、車輛在環的測試驗證體系，TAD Sim 2.0覆蓋了完整的汽車V字開發流程，並融入了自動駕駛研發體系。

另外，數據可視化對於演算法開發和測試人員來說也非常重要，為此，TAD sim 2.0中集成了數據可視化組建TAD Viz，全面、細致的可視化數據能極大的提升工作效率。

發揮游戲技術生產力，保障高還原度和高效性

自動駕駛模擬平台就是一個數字孿生世界，在上面測試的自動駕駛車輛就好像正在參與一個大型的RPG（角色扮演類）游戲，游戲場景的真實性和高效性決定了測試效果的有效性，以及演算法驗證的工作效率和成本。在行業當中，對自動駕駛模擬測試的真實性不斷提出更高的要求。

騰訊利用自身在游戲領域的深厚技術積累，利用游戲中的場景還原、三維重建、物理引擎、MMO同步、Agent AI等技術，提升自動駕駛模擬平台測試的還原度和高效性。

在還原度方面，TAD Sim 2.0藉助騰訊游戲引擎，讓模擬平台的幾何規律則、物理規則和運行邏輯與真實世界一致。比如，模擬出突然竄出的行人、強行加塞甚至產生剮蹭的NPC車輛、測試車輛快速駛過減速帶造成的顛簸等，都可通過模擬平台的演算法模型反饋到測試車輛上，進而驗證自動駕駛決策控制演算法對突發情況的的應對能力。

同時，基於強大的游戲引擎，TAD Sim 2.0三維場景重建以及感測器模擬在精準度上實現突破，場景內的細節表現更加逼真。比如，夏日正午，向南行駛的測試車輛遇到晃眼的強光，對場景中的各種元素投射的動態光照，可以為感測器模型提供更接近真實的測試條件，進而對自動駕駛決策控制演算法進行全面的檢測。

此外，模擬平台的測試效率，取決於場景的豐富性、雲端承載能力。TAD Sim 2.0通過Agent AI能力，可以自由生成各種隨機的駕駛場景。在TAD Sim 2.0場景庫中，有超過1000種場景類型，還可以通過泛化，生成萬倍以上規模的豐富場景。基於騰訊雲計算並行加速，TAD Sim 2.0具備每日1000萬公里以上的測試能力，自動駕駛的車輛可大量部署，進行7*24不間斷測試，通過MMO同步技術保證數據同步，滿足高並發的測試需求。

對於自動駕駛研發測試來說，更高效率意味著更低的成本。在數據和游戲技術的雙擎驅動下，TAD Sim 2.0通過架構的升級，實現了數據傳輸、加速能力和資源佔用的全面優化，為測試驗證降本增效。TAD Sim 2.0在數據格式上全面接入國際標准，實現新舊應用、數據、場景的無縫鏈接和轉入輸出。

完整的騰訊自動駕駛技術體系 旨在成為行業數字化工具箱和加速器

近期國家政策持續推動智能網聯和自動駕駛的發展，我國在自動駕駛技術的發展應用方面已經開始從國家層面展開戰略布局。自2016年投入自動駕駛領域以來，騰訊以明確的定位，聚焦自身優勢領域，旨在為產業提供助力，以靈活的、模塊化的軟體和技術助力，推動自動駕駛技術落地。

藉助騰訊在AI、雲計算領域的技術優勢，在高精度地圖領域的積累，騰訊已經形成了模擬測試、開發雲和高精度地圖三大基礎平台和自動駕駛核心技術套件。面向汽車製造商、政府部門和測試機構等合作夥伴，提供TAD Sim、TAD Pilot、TAD Cloud和TAD HD Map等產品和方案，一方面構建完善高效的數據利用閉環體系，同時也可以模塊化、靈活的方式接入，為自動駕駛研發和應用落地提供助力。

2019年7月，騰訊與寶馬中國合作了業內第一個自動駕駛開發雲項目，幫助寶馬中國建設自動駕駛高性能數據開發平台，加速在中國市場的自動駕駛研發應用。騰訊汽車雲中心、高精度地圖和自動駕駛團隊攜手，推出自動駕駛開發雲服務，提供大數據存儲以及包括IaaS、PaaS、SaaS在內的一整套專門用於自動駕駛研發的大數據雲計算服務。

同時，騰訊已經完成了全國重點城市快速路、高速公路的高精度地圖採集和數據生產，以及車端關鍵應用技術的開發，雲端閉環的部署，並根據市場和用戶痛點，推動高速場景的自動駕駛方案應用落地。

在模擬技術領域，騰訊TAD Sim正在與國家智能網聯汽車（長沙）測試區、公安部交通管理科學研究所等機構、及國內頭部汽車企業展開合作，基於高精度地圖和模擬模擬技術，推行虛實結合的模擬測試，加速自動駕駛研發。

蘇奎峰表示，「對於未來的智慧出行，騰訊充滿期待，我們希望能成為自動駕駛研發落地的加速器，同行業夥伴一起獲得更多的突破，為產業發展提供助力，讓用戶早日在車里能夠解放雙手，為出行生活帶來更大的價值。」

⑵ 由對稱相關面的各向異性生長而產生的生物成因晶體的復雜形態

由對稱相關面的各向異性生長而產生的生物成因晶體的復雜形態

文章出處： Emanuel M. Avrahami, Lothar Houben, Lior Aram, Assaf Gal. Complex morphologies of biogenic crystals emerge from anisotropic growth of symmetry-related facets. Science 2022 , 376 , 312-316.

摘要： 引導晶體生長到復雜的形態是具有挑戰性的，因為晶體往往採用熱力學穩定的形態。然而，許多生物形成的晶體具有復雜的形態，例如顆石，單細胞藻類產生的微方解石晶體陣列。顆石晶體的復雜形態被假設是由許多晶體面形成的，通過有機分子和生長晶體之間的精細調節的相互作用穩定下來。利用電子斷層掃描技術，作者在三個維度上檢查了多個階段的顆石生長。作者發現晶體只表達一組對稱相關的晶體面，這些面生長差異，產生高度各向異性的形狀。形態手性的產生是由於晶體沿著這些切面的特定邊緣定位。作者的發現表明，生長速率操縱足以產生復雜的晶體形態。

對晶體材料納米尺度形貌的控制與它們的物理性質和潛在的應用有關。然而，晶體晶格固有的熱力學性質決定了一種強烈的趨向於特定的低能量面，從而產生了特徵形狀(習慣)。相比之下，許多生物進化出了在非常簡單的材料和環境條件下形成復雜的分層組織的晶體結構的能力。在這種生物礦化過程中，晶體的形態、成核位置、取向以及最終的形態都受到嚴格的控制。顆石[由稱為顆石藻的單細胞藻類形成的微米大小的方解石(碳酸鈣)鱗片]是生物控制晶體形態發生的一個主要例子。每個顆石由晶體亞單位組成，具有復雜的種特異性形態。顆石是在細胞內與一個特殊的囊泡形成的，稱為顆石囊泡，鈣和碳酸鹽被輸送到其中。在顆石囊泡內，晶體成核並圍繞有機基底的邊緣生長。

顆石結構的一個共同特徵是晶體單元的交替排列，正如在V/R模型中確定的那樣。根據該模型，兩個單元類型組成一個顆石(一個V單元和一個R單元)，具有方解石 c 軸相對於基底的垂直或徑向方向。這些單元最初具有偽菱面體形態，與熱力學穩定的{104}方解石菱面體非常相似。盡管如此，在完成後，它們的形態是高度復雜的，顯示出各種表面，明顯偏離簡單的菱形習慣。

關於顆石形態發生的共識觀點依賴於生物分子作為「雕塑家的工具箱」。其基本原理是，與生長晶體的特定立體化學相互作用，使這些生物分子的過程偏離穩定的熱力學路徑，進入局部動力學的最小值，從而產生潛在的無限形態。據推測，晶體成核是由基底外延的結果，晶體生長產生各種類型的晶體面，由「定製的」生物分子穩定。也有人認為，與手性有機改性劑的立體定向相互作用誘發方解石的手性習慣。

為了闡明顆石晶體的形態生長，作者研究了 Calcidiscus leptoporus 的大顆石，其具有特有的雙屏蔽超微結構(圖1A)。為了建立一個顆石生長的時間表，作者建立了一個提取細胞內顆石(ICCs)的程序。首先，在短暫的酸暴露下去除活躍鈣化細胞的細胞外顆石。接下來，用低滲溶液使細胞破裂，從而釋放ICCs。通過調節低滲溶液的pH值和化學性質，作者確保晶體形態不受影響。因此，ICCs充當晶體動態發展的「時間快照」。

提取的ICCs的掃描電子顯微鏡(SEM)圖像(圖1)顯示了從100-200 nm的小菱形體到完全形成的手性顆石的中間形態演化序列。結構的整體手性甚至在初始單元的排列中也很明顯，這類似於方解石的各向同性菱形習慣(圖1E和1I)。觀測到兩種不同的晶體表面類型：(i) 具有直邊的平面，表徵兩個盾牌的遠側(圖1紫色箭頭)，(ii) 彎曲和光滑的表面，表徵兩個盾牌和莖區域的近側(圖1綠色箭頭)。

作者使用高解析度電子斷層掃描技術在三維和不同生長階段研究這兩個單元的晶體形態。利用掃描透射電子顯微鏡(STEM)採集不同生長階段的ICCs的層析圖像，採用高角度環形暗場(HAADF)探測器進行三維重建。對早期生長階段的顆石的三維分析顯示，所有的晶體單元都暴露出扁平的晶體面(圖2)。這些表面之間的二面角及其邊緣之間的角與已知的{104}方解石菱面體的角一致，這表明只有這些穩定的晶體面顯示出來。

作者觀測到R單元位於它們的銳邊，沿著顆石環的圓周排列(圖2A)，這種安排與其它物種的觀測結果一致。這很有趣，有兩個原因：(i) 由於幾何上的考慮，與傳統的V/R模型不同，將{104}菱形對齊在其銳邊加強了晶體 c 軸的子徑向方向，打破了徑向對稱，並向突出結構傳遞手性(圖2A，青色箭頭)；(ii) 它挑戰了外延的概念，因為晶體應該具有平行於成核表面(即基底)的小面，而不是邊緣。盡管在V單元中不太清楚(初始晶體的菱形不那麼明顯)，作者也看到晶體的 c 軸具有亞垂直傾斜，這是菱形在鈍角邊緣上定向的結果(圖2B)。由於作者的數據缺乏導致這種晶體定向調控機制的信息，基底作為成核表面的作用仍然是一個開放的問題。

為了將形態信息與晶體的晶體學結構聯系起來，作者從環形暗場(ADF) STEM中分析相鄰的R單元，並結合掃描納米束電子衍射(NBED)，後者採用從光束光柵所經過的每一點收集衍射模式。分析證實了各單元之間的相對傾斜，以及每個 c 軸相對於顆石周長的子徑向偏移(圖2C-2E)。這些對早期ICCs的分析使作者能夠將「經典」的V/R模型(該模型以 c 軸方向為中心，是手性的)細化為一個更精確的基於銳/鈍邊的晶體菱形的晶體學表徵。這一觀點將兩個晶體學特徵合並為一個基本結構，其中傾斜的軸和手性的超結構都起源於晶體的初始定位。

為了了解顆石晶體生長和互鎖的方式，作者詳細分析了單個晶體單元的形態。對5個顆石進行部分分割，反映了適合斷層掃描的顆石生長階段(圖3)。推導出的「時間線」揭示了幾個關鍵方面：(i) 兩種單元類型都表現出從相對各向同性的菱形向成熟各向異性晶體的轉變(圖3A和3B)；(ii) 兩種單元類型的特徵面在整個生長過程中都呈現結晶性，而一些區域(莖區、盾的近側和相鄰晶體之間的界面)保持彎曲形態(圖3C)；(iii) 整個晶體生長過程中類晶面之間的二面角均對應{104}習慣。

這條時間線顯示了初始晶體的等效{104}晶面以各向異性的方式發展，從而產生了尺寸非常不同的成熟的{104}晶面(圖3D和3E)。這些觀測結果表明，晶體的復雜形態不是由各種類型的晶體面造成的，而是由化學等效{104}晶面的生長差異造成的。

觀測到晶體生長只伴隨著{104}晶面的表達式(圖3)，並且這些{104}晶面以不同的速度生長，提出了一個關鍵的問題，即導致這種對稱性破壞的因素。這個難題來自於所有六個{104}晶面的對稱性和化學等價性，這樣就沒有一個晶面具有與其它晶面不同的內在生長速率(即鈣和碳酸鹽對任何特定的{104}晶面不應該顯示出關聯或離解偏向)。

為了理解這些化學等效面的各向異性是如何出現的，作者分析了特定面的生長模式。觀測到兩種截然不同的模式：(i) 單個晶體單元的對稱相關晶面對的微分生長[例如(-114)和(104)晶面，圖4A]，其中一個面比它的相對面和/或相鄰面生長得更快，導致一個各向異性圖案；(ii) 面對相同環境的兩種不同單元類型(R和V單元)的面生長差異(圖4B)。在後一種情況下，晶面首先出現在彼此的水平上，但最終V單位不斷超過R單位(圖4B)。這兩個例子都顯示了兩個化學上相同的方面，但由於某種原因，它們的生長速度不同。

在均勻溶液中，等效晶面的各向異性生長與其相同的生長動力學是不相容的。然而，在原子尺度上，方解石的生長通過銳角和鈍角兩個階段進行，每個階段都有不同的生長動力學。因此，晶體生長環境中的納米尺度不均勻性會導致晶體生長的各向異性。在幾種顆石藻中，結晶發生在極端限制條件下，晶體和囊泡膜之間只有幾十納米的距離。這種限制直接表現在晶體形態上，如非晶體表面，這是由顆石囊泡的劃界膜造成的生長的物理模塊。作者提出，通過在顆石囊泡創建一個分級的納米環境，該限域環境也直接影響晶體生長。例如，由囊泡膜上的離子轉運體產生的局部離子通量可能產生濃度梯度。它仍然是必要的特徵，化學和結構，細胞環境及其與生長晶體的相互作用。

圖4C-4E，說明了這種濃度梯度如何在原子尺度上不同地影響生長步驟，導致等效面不同的生長動力學，從而導致各向異性生長。例如，當晶體的一個面比另一個面經歷更高的離子濃度時，它將更快地向離子源生長(圖4C)。更有趣的是，當不同晶體的兩個相鄰面呈現出不同的幾何形狀，它們的原子步向離子梯度(圖4D)，導致其中一個晶體生長更快。在納米級梯度(圖4E)的存在下，階梯取向的差異打破了相鄰晶體之間的對稱性，並可以解釋它們的各向異性生長。

顆石晶體生長不是一個過程，源於晶體生長的多重操縱；相反，它取決於方解石及其菱形幾何結構的穩定習性所產生的各種後果。這種生長機制可以通過離子傳輸的速率和位置來控制，而不是通過「定製」修改特定的晶體面。作者可以想像顆石組裝的初始條件的改變(例如單位取向、單位間距、離子通量方向或生長過程中的膜位置)如何顯著影響最終的顆石形態。

⑶ 求解一道預賽模擬題，要怎麼建模

一、數學模型的定義現在數學模型還沒有一個統一的准確的定義，因為站在不同的角度可以有不同的定義。不過我們可以給出如下定義：「數學模型是關於部分現實世界和為一種特殊目的而作的一個抽象的、簡化的結構。」具體來說，數學模型就是為了某種目的，用字母、數學及其它數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構表達式。一般來說數學建模過程可用如下框圖來表明：數學是在實際應用的需求中產生的，要解決實際問題就必需建立數學模型，從此意義上講數學建模和數學一樣有古老歷史。例如，歐幾里德幾何就是一個古老的數學模型，牛頓萬有引力定律也是數學建模的一個光輝典範。今天，數學以空前的廣度和深度向其它科學技術領域滲透，過去很少應用數學的領域現在迅速走向定量化，數量化，需建立大量的數學模型。特別是新技術、新工藝蓬勃興起，計算機的普及和廣泛應用，數學在許多高新技術上起著十分關鍵的作用。因此數學建模被時代賦予更為重要的意義。二、建立數學模型的方法和步驟1.模型准備要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。2.模型假設根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應盡量使問題線性化、均勻化。3.模型構成根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓的人明了並能加以應用，因此工具愈簡單愈有價值。4.模型求解可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。5.模型分析對模型解答進行數學上的分析。「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同」，能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。三、數模競賽出題的指導思想傳統的數學競賽一般偏重理論知識，它要考查的內容單一，數據簡單明確，不允許用計算器完成。對此而言，數模競賽題是一個「課題」，大部分都源於生產實際或者科學研究的過程中，它是一個綜合性的問題，數據龐大，需要用計算機來完成。其答案往往不是唯一的（數學模型是實際的模擬，是實際問題的近似表達，它的完成是在某種合理的假設下，因此其只能是較優的，不唯一的），呈報的成果是一編「論文」。由此可見「數模競賽」偏重於應用，它是以數學知識為引導計算機運用能力及文章的寫作能力為輔的綜合能力的競賽。四、競賽中的常見題型賽題題型結構形式有三個基本組成部分：1.實際問題背景涉及面寬——有社會，經濟，管理，生活，環境，自然現象，工程技術，現代科學中出現的新問題等。一般都有一個比較確切的現實問題。2．-@/v1e+[.H2d4N&a0A1W若干假設條件有如下幾種情況：1）只有過程、規則等定性假設，無具體定量數據；2）給出若干實測或統計數據；3）給出若干參數或圖形；4）蘊涵著某些機動、可發揮的補充假設條件，或參賽者可以根據自己收集或模擬產生數據。3．2n9U8]#b;U$^0z要求回答的問題往往有幾個問題，而且一般不是唯一答案。一般包含以下兩部分：1）比較確定性的答案（基本答案）；2）更細致或更高層次的討論結果（往往是討論最優方案的提法和結果）。五、提交一篇論文，基本內容和格式是什麼？提交一篇論文，基本內容和格式大致分三大部分：1.(h4\m-t,o-[,U'G&~標題、摘要部分題目——寫出較確切的題目（不能只寫A題、B題）。摘要——200-300字，包括模型的主要特點、建模方法和主要結果。內容較多時最好有個目錄。2.中心部分1）問題提出，問題分析。2）模型建立：①補充假設條件，明確概念，引進參數；②模型形式（可有多個形式的模型）；③模型求解；④模型性質；3）計算方法設計和計算機實現。4）結果分析與檢驗。5）討論——模型的優缺點，改進方向，推廣新思想。6）參考文獻——注意格式。3.-J3ZL+w'm)t9a,U附錄部分計算程序，框圖。各種求解演算過程，計算中間結果。各種圖形、表格。六、參加數學建模競賽是不是需要學習很多知識？沒有必要很系統的學很多數學知識，這是時間和精力不允許的。很多優秀的論文，其高明之處並不是用了多少數學知識，而是思維比較全面、貼合實際、能解決問題或是有所創新。有時候，在論文中可能碰見一些沒有學過的知識，怎麼？現學現用，在優秀論文中用過的數學知識就是最有可能在數學建模競賽中用到的，你當然有必要去翻一翻。具體說來，大概有以下這三個方面：第一方面：數學知識的應用能力歸結起來大體上有以下幾類：1）概率與數理統計2）統籌與線軸規劃3）微分方程；還有與計算機知識交叉的知識：計算機模擬。上述的內容有些同學完全沒有學過，也有些同學只學過一點概率與數理統計，微分方程的知識怎麼呢？一個詞「自學」，我曾聽到過數模評卷的負責教師范毅說過「能用最簡單淺易的數學方法解決了別人用高深理論才能解決的答卷是更優秀的答卷」。第二方面：計算機的運用能力一般來說凡參加過數模競賽的同學都能熟練地應用字處理軟體「Word」，掌握電子表格「Excel」的使用；「Mathematica」軟體的使用，最好還具備語言能力。這些知識大部分都是學生自己利用課余時間學習的。第三方面：論文的寫作能力前面已經說過考卷的全文是論文式的，文章的書寫有比較嚴格的格式。要清楚地表達自己的想法並不容易，有時一個問題沒說清楚就又說另一個問題了。評卷的教師們有一個共識，一篇文章用10來分鍾閱讀仍然沒有引起興趣的話，這一遍文章就很有可能被打入冷宮了。七、小組中應該如何分工？傳統的標准答案是——數學，編程，寫作。其實分工不用那麼明確，但有個前提是大家關系很好。不然的話，很容易產生矛盾。分工太明確了，會讓人產生依賴思想，不願去動腦子。理想的分工是這樣的：數學建模競賽小組中的每一個人，都能勝任其它人的工作，就算小組只剩下她（他）一個人，也照樣能夠搞定數學建模競賽。在競賽中的分工，只是為了提高工作的效率，做出更好的結果。具體的建議如下：一定要有一個人腦子比較活，善於思考問題，這個人勉強歸於數學方面吧；一定要有一個人會編程序，能夠實現一些演算法。另外需要有一個論文寫的比較好，不過寫不好也沒關系，多看一看別人的優秀論文，多用幾次word，Visio就成了。一、寫好數模答卷的重要性1.評定參賽隊的成績好壞、高低，獲獎級別，數模答卷，是唯一依據。2.答卷是競賽活動的成績結晶的書面形式。3.寫好答卷的訓練，是科技寫作的一種基本訓練。二、答卷的基本內容，需要重視的問題1．評閱原則假設的合理性，建模的創造性，結果的合理性，表述的清晰程度。2．答卷的文章結構1）摘要。2）問題的敘述，問題的分析，背景的分析等。3）模型的假設，符號說明（表）。4）模型的建立（問題分析，公式推導，基本模型，最終或簡化模型等）。5）模型的求解計算方法設計或選擇；演算法設計或選擇，演算法思想依據，步驟及實現，計算框圖；所採用的軟體名稱；引用或建立必要的數學命題和定理；求解方案及流程。6）結果表示、分析與檢驗，誤差分析，模型檢驗。7）模型評價，特點，優缺點，改進方法，推廣。8）參考文獻。9）附錄、計算框圖、詳細圖表。3.要重視的問題1）摘要。包括：a.模型的數學歸類（在數學上屬於什麼類型）；b.建模的思想（思路）；c.演算法思想（求解思路）；d.建模特點（模型優點，建模思想或方法，演算法特點，結果檢驗，靈敏度分析，模型檢驗……）；e.主要結果（數值結果，結論；回答題目所問的全部「問題」）。▲注意表述：准確、簡明、條理清晰、合乎語法、字體工整漂亮；列印最好，但要求符合文章格式。務必認真校對。2）問題重述。3）模型假設。根據全國組委會確定的評閱原則，基本假設的合理性很重要。a.根據題目中條件作出假設b.根據題目中要求作出假設關鍵性假設不能缺；假設要切合題意。4）模型的建立。a.基本模型：ⅰ）首先要有數學模型：數學公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正確，簡明；b.簡化模型：ⅰ）要明確說明簡化思想，依據等；ⅱ）簡化後模型，盡可能完整給出；c.模型要實用，有效，以解決問題有效為原則。數學建模面臨的、要解決的是實際問題，不追求數學上的高（級）、深（刻）、難（度大）。ⅰ）能用初等方法解決的、就不用高級方法；ⅱ）能用簡單方法解決的，就不用復雜方法；ⅲ）能用被人看懂、理解的方法，就不用只能少數人看懂、理解的方法。d．鼓勵創新，但要切實，不要離題搞標新立異。數模創新可出現在：▲建模中，模型本身，簡化的好方法、好策略等；▲模型求解中；▲結果表示、分析、檢驗，模型檢驗；▲推廣部分。e．在問題分析推導過程中，需要注意的問題：ⅰ）分析：中肯、確切；ⅱ）術語：專業、內行；ⅲ）原理、依據：正確、明確；ⅳ）表述：簡明，關鍵步驟要列出；ⅴ）忌：外行話，專業術語不明確，表述混亂，冗長。5）模型求解。a.需要建立數學命題時：命題敘述要符合數學命題的表述規范，盡可能論證嚴密。b.需要說明計算方法或演算法的原理、思想、依據、步驟。若採用現有軟體，說明採用此軟體的理由，軟體名稱。c.計算過程，中間結果可要可不要的，不要列出。d.設法算出合理的數值結果。6）結果分析、檢驗；模型檢驗及模型修正；結果表示。a.最終數值結果的正確性或合理性是第一位的；b.對數值結果或模擬結果進行必要的檢驗；結果不正確、不合理、或誤差大時，分析原因，對演算法、計算方法、或模型進行修正、改進。c.題目中要求回答的問題，數值結果，結論，須一一列出；d.列數據問題：考慮是否需要列出多組數據，或額外數據對數據進行比較、分析，為各種方案的提出提供依據；e.結果表示：要集中，一目瞭然，直觀，便於比較分析。▲數值結果表示：精心設計表格；可能的話，用圖形圖表形式。▲求解方案，用圖示更好。7）必要時對問題解答，作定性或規律性的討論。最後結論要明確。8）模型評價優點突出，缺點不迴避。改變原題要求，重新建模可在此做。推廣或改進方向時，不要玩弄新數學術語。9）參考文獻10）附錄詳細的結果，詳細的數據表格，可在此列出，但不要錯，錯的寧可不列。主要結果數據，應在正文中列出，不怕重復。檢查答卷的主要三點，把三關：a.模型的正確性、合理性、創新性b.結果的正確性、合理性c.文字表述清晰，分析精闢，摘要精彩三、關於寫答卷前的思考和工作規劃答卷需要回答哪幾個問題――建模需要解決哪幾個問題；問題以怎樣的方式回答――結果以怎樣的形式表示；每個問題要列出哪些關鍵數據――建模要計算哪些關鍵數據；每個量，列出一組還是多組數――要計算一組還是多組數。四、答卷要求的原理1.准確――科學性；2.條理――邏輯性；3.簡潔――數學美；4.創新――研究、應用目標之一，人才培養需要；5.實用――建模、實際問題要求。五、建模理念1.應用意識要解決實際問題，結果、結論要符合實際；模型、方法、結果要易於理解，便於實際應用；站在應用者的立場上想問題，處理問題。2.數學建模用數學方法解決問題，要有數學模型；問題模型的數學抽象，方法有普適性、科學性，不局限於本具體問題的解決。3.創新意識建模有特點，更加合理、科學、有效、符合實際；更有普遍應用意義；不單純為創新而創新。1．時間和體力的問題競賽中時間分配也很重要，分配不好可能完不成論文，所以開始時要大致做一下安排，不必分的太細，比如第一天做第一小題，第二天做第二小題，這樣反而會有壓力。開始階段不忙寫作，可以將一些小組討論的要點記錄下來，不要太工整，隨便一下，到第三天再開始寫論文也不遲的。另外要說的就是體力要跟上，三天一般睡眠只有不到10個小時。建議是賽前熬夜編程幾次，但比賽前一天可不許熬呀，呵呵。2．團隊合作是能否獲獎的關鍵三天的比賽中，團隊交流所佔用的時間可能會超過一半。當出現分歧的時候應當如何解決是很關鍵的，甚至直接決定你是否可以獲獎，我的建議是「妥協」，不要總認為自己的觀點是正確的，多聽聽別人的觀點，在兩者之間謀求共同點。合作在競賽前就應當培養，比如一塊兒做一道題什麼的，充分利用每個人的優點，也可以張三準備圖論，李四准備最優化方法，然後幾天後大家一塊交流，這些都是可以磨合團隊之間的關系的。3．重視摘要摘要首先不要寫廢話，也不要照抄題目的一些話，直奔主題，要寫明自己怎樣分析問題，用什麼方法解決問題，最重要的是結論是什麼要說清楚，在中國的競賽中不寫結論的話是一定不會得獎的。摘要至少需要琢磨兩個小時，不要輕視了它的重要性。多看看優秀論文的摘要是如何去寫的很有必要的，並要作為賽前准備的課題之一。4．論文寫作要正規論文一定要大致按照摘要、問題重述、模型假設、符號說明、問題分析、（建立、分析、求解模型）、……、參考文獻、附錄等等的方式來寫。一般初評會先淘汰一些結構失敗的文章，如果沒有論文的結構，內容再好也沒有用。論文前面的結構一般都不會變的，後面可以按照實際情況來安排自己的結構，省略的部分可以有結果說明、靈敏度分析、其他模型、模型擴展、優缺點分析等等的東西，多看些優秀論文就知道還有哪些形式的了，附錄可以貼一些演算法流程圖或比較大的結果或圖表等等。5．模型的假設與模型的建立評委看完摘要後緊接著就是看模型假設了，有一個萬能的方法就是可以抄題目中可以作為假設的幾句話，這樣會給人留下好的印象，畢竟說明你審題了。但不能全抄，要加上自己論文中的一些假設，最好不要太具體了，一些重要參數不要被定死只能取某些值，這樣會讓人感覺到論文的局限性較強。模型的建立是根據你對問題分析而來的，提出的數學符號和建立模型最好要比較接近，在同一頁最好，以便評委可以對照符號來看，數學公式要嚴謹，推導要嚴密，這些都反映了一個人的數學素質和能力，即使你推導不對，別人看到你的陣勢也首先會誤以為你是對的。6．圖文表並茂可以增色我聽說一個不確切的信息是評委老師喜歡用Matlab編程的論文，不知道有沒有這回事，但這說明了老師需要看一個具有圖或表在其中的論文，一篇如果像**書那樣寫的論文估計沒有人會對它感興趣的，尤其是科技論文。Matlab編程之所以受到青睞是因為Matlab提供的圖形處理能力很強大，圖表的說明性特別強，如果結論有很多數據的話，最好做成圖表的形式加以說明，會令你的論文更有說服力，也更加會受到評委的好評。一、數學建模競賽中應當掌握的十類演算法1．蒙特卡羅演算法該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法。2．數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具。3．線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現。4．圖論演算法這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備。5．動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中。6．最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用。7．網格演算法和窮舉法網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具。8．一些連續離散化方法很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。9．數值分析演算法如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。10．圖象處理演算法賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理。二、數學軟體的主要分類有哪些？各有什麼特點？數學軟體從功能上分類可以分為通用數學軟體包和專業數學軟體包，通用數學包功能比較完備，包括各種數學、數值計算、豐富的數學函數、特殊函數、繪圖函數、用戶圖形屆面交互功能，與其他軟體和語言的介面及龐大的外掛函數庫機制（工具箱）。常見的通用數學軟體包包括Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab是一個高性能的科技計算軟體，廣泛應用於數學計算、建模、模擬和數據分析處理及工程作圖，Mathematica是數值和符號計算的代表性軟體，Maple以符號運算、公式推導見長。專用數學包包括繪圖軟體類MathCAD，Tecplot，IDL，Surfer，Origin,SmartDraw,DSP2000），數值計算類：（Matcom，IDL，DataFit，S-Spline，Lindo，Lingo，O-Matrix，Scilab，Octave）,數值計算庫（linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML）,有限元計算類（ANSYS，MARC，PARSTRAN，FLUENT，FEMLAB，FlexPDE，Algor，COSMOS,ABAQUS，ADINA），計算化學類（Gaussian98，Spartan，ADF2000，ChemOffice），數理統計類（GAUSS，SPSS，SAS，Splus，statistica，minitab）,數學公式排版類（MathType，MikTeX，ScientificWorkplace，ScientificNootbook）。三、關於數模競賽的幾本好書▲姜啟源，《數學模型（第二版）》，高等教育出版社▲姜啟源、謝金星、葉俊《數學建模（第三版）》，高等教育出版社▲蕭樹鐵等，《數學實驗》，高等教育出版社▲朱道元，《數學建模案例精選》，科學出版社▲雷功炎，《數學模型講義》，北京大學出版社▲葉其孝等，《大學生數學建模競賽輔導教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲江裕釗、辛培清，《數學模型與計算機模擬》，電子科技大學出版社▲楊啟帆、邊馥萍，《數學模型》，浙江大學出版社▲趙靜等，《數學建模與數學實驗》，高等教育出版社，施普林格出版社四、基礎學科1．數學分析2．高等代數3．概率與數理統計4．最優化理論5．圖論6．組合數學7．微分方程穩定性分析8．排隊論五、常用網站和ftp▲/hmcm哈工大數模網站▲166.111.172.77六、歷年試題1．MCM（美國大學生數學建模競賽）1985A題#C;w'h6B%V8C動物群體管理1985B題5]%]+}%Y9`6V戰略物資存儲管理1986A題水道測量數據1986B題應急設施的位置1987A題鹽的貯存1987B題停車場1988A題確定走私船的位置1988B題兩輛鐵路平板車的裝貨問題1989A題蠓的分類1989B題飛機排隊1990A題;T8a,T1b#l$_;x葯物在大腦中的分布1990B題掃雪問題1991A題估計水箱的流水量1991B題最小費用極小生成樹1992A題航空控制雷達的功率1992B題9_;k5j*j$X5V6Z應急電力修復系統1993A題7k0G8I2{2_&o6Q加速餐廳剩菜堆肥的生成1993B題倒煤台的操作方案1994A題建築費用1994B題9?4E2|-D4n4h,e-t計算機傳輸1995A題單螺旋線1995B題教師薪金分配1996A題海底探測1996B題1m2`*v(I-[2y'q$l2e:L競賽論文的評定1997A題疾走龍屬問題1997B題2b+\#c2ad7^8[-q開會決策1998A題MRI掃描儀1998B題+w5K+c2[0c9t3m學生等級劃分1999A題#x#r;u1D-Wh1S9@M;|"t小型星撞擊1999B題*U3b5P4u({8C8N;[$h非法集會1999C題大地污染2000A題空中交通控制2000C題;n0y0S"L'F4X'T9v5H大象的數量2002A題%D:q;P)d"r風和噴水池2002B題(w%S-D1_#I7S!b航空公司超員訂票2003A題.I3N!t;r.x;{8p特技人員2003B題GAMMA刀治療計劃2004A題6V1w$g,r6L指紋是獨一無二的嗎？2004B題0y$?:I*^;p更快的快通系統2．CUMCM（全國大學生數學建模競賽）1993年A題!u1J%N%P&w非線**調的頻率設計1993年B題7Y6S+[!f7c6^球隊排名問題1994年A題;@(j,S%n1[!D逢山開路1994年B題-V*a.j#u+w6v6b*m+[:X1M鎖具裝箱1995年A題5N$w:Y9e1I%Y/X一個飛行管理模型1995年B題.Y'O0C#p;b#\天車與冶煉爐的作業調度1996年A題最優捕魚策略1996年B題節水洗衣機1997年A題零件的參數設計1997年B題截斷切割1998年A題+D!N)H:F%\7E0Z8O投資的收益和風險1998年B題5B#c%L3h9p4X6v4a災情巡視路線1999年A題%f%i6{/|,b2C;h#J自動化車床管理1999年B題+W([A;O0}5D.N鑽井布局2000年A題DNA序列分類2000年B題$j:d"a.V&A-s;j'q(T;P鋼管定購和運輸2001年A題血管的三維重建2001年B題公交車調度2002年A題車燈線光源的優化設計2002年B題&S5L/G.N&I'T.X7]彩票中的數學2003年A題SARS的傳播2003年B題8W:j.m$U"h露天礦生產的車輛安排2004年A題-L1H:N0R$`;I!W

⑷ 利用Matlab 攝像機標定工具箱已經測量出攝像頭的fc，cc等參數，如何利用這些參數， 基於計算機視覺，測得

你用的是雙面立體相機配置嗎？如果是，你需要標定左右兩個相機的內部參數，即版焦距，像素物理尺寸權，還有兩個相機間的三維平移，旋轉量。如果你不做三維重建的話，就不需要得到外部參數。得到相機內部參數，就可以矯正左右兩幅圖像對，然後使用立體匹配演算法得到目標的視差圖像，然後用你得到的，fc,cc參數，用三角法則計算出目標點到相機平面的距離。三角法則：z=f*b/d。f是焦距，b是兩相機間的橫向距離，d是立體匹配得到的視差值，即目標像素點在左右兩相機平面x方向的坐標差值。

⑸ 想做血管三維重建，vmtk工具包怎麼用呀有沒有詳細點的教程

問題：斷面可用於了解生物組織、器官等的形態。例如，將樣本染色後切成厚約1mm的切片，在顯微鏡下觀察該橫斷面的組織形態結構。如果用切片機連續不斷地將樣本切成數十、成百的平行切片， 可依次逐片觀察。根據拍照並采樣得到的平行切片數字圖象，運用計算機可重建組織、器官等准確的三維形態。假設某些血管可視為一類特殊的管道，該管道的表面是由球心沿著某一曲線（稱為中軸線）的球滾動包絡而成。例如圓柱就是這樣一種管道，其中軸線為直線，由半徑固定的球滾動包絡形成。
現有某管道的相繼100張平行切片圖象，記錄了管道與切片的交。圖象文件名依次為0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均為BMP，寬、高均為512個象素（pixel）。為簡化起見，假設：管道中軸線與每張切片有且只有一個交點；球半徑固定；切片間距以及圖象象素的尺寸均為1。

取坐標系的Z軸垂直於切片，第1張切片為平面Z=0，第100張切片為平面Z=99。Z=z切片圖象中象素的坐標依它們在文件中出現的前後次序為

（-256，-256，z），（-256，-255，z），…（-256，255，z），

（-255，-256，z），（-255，-255，z），…（-255，255，z），

……

（ 255，-256，z），（ 255，-255，z），…（255，255，z）。

問題一：請計算管道的中軸線與半徑，並給出具體的演算法。
分析題目，我們可以知道血管管道是由一組等徑的圓球，其圓心按某一曲線(中軸線)滾動所形成的包絡.(例如圓柱就是由以直線為中軸線的等徑圓球滾動所形成的包絡)。每張切面與中軸線有且僅有一個交點，並且這個交點就是切片圖像上最大內切圓的圓心，也就是球心的位置。因此，我們的問題一所要求的尋找中軸線與半徑，其核心內容就是找圖像中最大內切圓的圓心和半徑。通過查閱資料我們得知圖像輪廓和骨架的定義，尋找最大內切圓的圓心和半徑的問題，其解決方案就是求任意一個骨架上的點到所有輪廓點的最小距離，再取所有骨架點對應的最小距離的最大值，此最大值即最大內切圓的半徑，對應的點即為最大內切圓的圓心。求出了最大內切圓的半徑和球心後，我們可以通過擬合的方式來獲取中軸線的圖像，同時將最大內切圓的半徑取平均值，就可以得到管道的半

⑹ 求魚眼鏡頭全景圖像校正演算法的matlab代碼

（一） opencv裡面攝像機標定計算內參數矩陣用的是張正友標定法，非常經典，MATLAB標定工具箱也是用的該方法。具體的標定過程可以參見張正友的原文： http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/TR98-71.pdf。或者參考博文：http://hi..com/chb_seaok/item/62179235eef8873c2e20c40b
（二） 基於opencv的攝像機標定用的主要函數有：
cvFindChessboardCorners：提取一幅圖片上的所有角點。
cvFindCornerSubPix：亞像素精確化。
cvDrawChessboardCorners：顯示角點。
cvCalibrateCamera2：標定攝像機參數，求出內參數矩陣，畸變系數，旋轉向量和平移向量。

校正主要用的函數有2個：
cvInitUndistortMap：根據cvCalibrateCamera2計算出來的內參數矩陣和畸變系數計算畸變映射。
cvRemap：根據畸變映射校正圖像。

（三）詳細的過程及參考書籍：
1、《基於OpenCV的計算機視覺技術實現》 陳勝勇，劉盛編著 科學出版社,2008；(該書用OpenCV 1.0庫，第14章詳細介紹如何用opencv進行攝像機標定，包括攝像機標定的原理，opencv相關庫函數詳細的介紹以及例子)
2、《學習OpenCV（中文版）》 於仕琪譯 清華大學出版社,2009；(OpenCV 2.0庫，第11、12章詳細介紹如何進行攝像機標定以及三維重建)
3、OpenCV的標定參數中，對於鏡頭畸變採用的方法是Brown博士在71年發表的文章中提到的。
（四）MATLAB標定也在這里提一下：
http://www.vision.caltech.e/bouguetj/calib_doc/index.html#examples，該網站有很詳細的使用說明
matlab標定工具箱來進行標定，它也是基於張正友的平面標定方法的，有誤差分析、標定結果三維重建、重投影計算角點等功能 。
Matlab中的鏡頭畸變參數採用基於Heikkil博士提出的方法，將非線性干擾因素引入到內外參數的求解過程。標定的過程需要手動選取四個角點，標定圖片拍攝的多的話，比較麻煩。
（五）實驗結果
自己買了個手機魚眼鏡頭，拍攝了16幅標定板圖片。注意拍攝的角度不要和成像平面平行。
示常式序049--攝像機標定和魚眼校正

⑺ Visual C++數字圖像處理技術詳解的目錄

前言
第一篇 數字圖像處理編程基礎
第1章 Visual C++圖像處理基礎
1.1 visual C++概述
1.2 數字圖像處理的研究內容及應用領域
1.3 顏色模式和調色板
1.3.1 顏色模式
1.3.2 Windows調色板
1.4 數字圖像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 其他文件格式
1.5 使用visual C++處理數字圖像的基本方法
1.5.1 使用GDI+處理數字圖像
1.5.2 使用DIB處理數字圖像
1.5.3 使用自定義類CDib處理數字圖像
1.6 綜合實例——圖像瀏覽器
1.7 實踐拓展
第二篇 數字圖像處理核心技術
第2章 圖像幾何變換
2.1 圖像位置變換
2.1.1 圖像平移
2.1.2 圖像旋轉
2.1.3 圖像鏡像
2.1.4 圖像轉置
2.2 圖像尺度變換
2.2.1 圖像縮放
2.2.2 插值演算法
2.3 綜合實例——魔鏡
2.4 實踐拓展
第3章 圖像正交變換
3.1 基本正交變換
3.1.1 離散傅里葉變換
3.1.2 離散餘弦變換
3.1.3 離散沃爾什變換
3.2 特徵變換
3.2.1 K－L變換
3.2.2 SVD變換
3.2.3 小波變換
3.3 綜合實例——特徵提取
3.4 實踐拓展
第4章 圖像增強
4.1 灰度變換增強
4.1.1 線性灰度增強
4.1.2 分段線性灰度增強
4.1.3 非線性灰度增強
4.2 直方圖增強
4.2.1 直方圖統計
4.2.2 直方圖均衡化
4.2.3 直方圖規定化
4.3 圖像平滑
4.3.1 鄰域平均法
4.3.2 加權平均法
4.3.3 選擇式掩膜平滑
4.3.4 中值濾波法
4.4 圖像銳化
4.4.1 梯度銳化
4.4.2 拉普拉斯掩膜銳化
4.5 頻域增強
4.5.1 低通濾波
4.5.2 高通濾波
4.5.3 帶阻濾波
4.5.4 同態濾波
4.6 彩色增強
4.6.1 真彩色增強
4.6.2 假彩色增強
4.6.3 偽彩色增強
4.7 綜合實例——照片處理器
4.8 實踐拓展
第5章 圖像復原
5.1 圖像退化模型
5.2 線性復原
5.2.1 無約束逆濾波
5.2.2 有約束維納濾波
5.2.3 有約束最小平方濾波
5.2.4 運動模糊圖像復原
5.3 非線性復原
5.3.1 最大後驗復原
5.3.2 最大熵復原
5.3.3 投影復原
5.4 盲目復原與幾何復原
5.4.1 盲目圖像復原
5.4.2 圖像幾何畸變的校正
5.5 綜合實例——模糊照片復原
5.6 實踐拓展
第6章 圖像重建
6.1 圖像重建與可視化工具VTK
6.1.1 圖像重建
6.1.2 可視化工具VTK
6.2 VTK的安裝與配置
6.2.1 安裝前的准備
6.2.2 開始實施安裝
6.2.3 Visual Studio 2005環境的配置
6.2.4 測試開發環境
6.3 傳統重建演算法
6.3.1 傅里葉反投影重建
6.3.2 卷積反投影重建
6.3.3 代數重建
6.3.4 超解析度重建
6.4 三維重建數據可視化
6.4.1 三維圖像的面繪制
6.4.2 三維圖像的體繪制
6.5 綜合實例——CT圖像重建
6.6 實踐拓展
第7章 形態學處理
7.1 形態學基本概念
7.2 二值圖像形態學處理
7.2.1 圖像腐蝕
7.2.2 圖像膨脹
7.2 -3開運算和閉運算
7.2.4 擊中擊不中變換
7.2.5 骨架提取
7.3 灰度圖像形態學處理
7.3.1 灰值腐蝕和膨脹
7.3.2 灰值開運算和閉運算
7.3.3 灰值形態學梯度
7.3.4 Top-Hat變換
7.4 綜合實例——白細胞檢測
7.5 實踐拓展
第8章 圖像分割
8.1 邊緣檢測法
8.1.1 Roberts運算元
8.1.2 Sobel運算元
8.1.3 Prewitt運算元
8.1.4 Krisch運算元
8.1.5 Laplacian運算元
8.1.6 Gauss-Laplacian運算元
8.2 閾值分割法
8.2.1 最大方差閾值分割
8.2.2 自適應閾值分割
8.3 邊界分割法
8.3.1 輪廓提取
8.3.2 邊界跟蹤
8.4 其他分割法
8.4.1 區域生長法
8.4.2 彩色分割法
8.4.3 分水嶺分割法
8.4.4 水平集分割法
8.5 綜合實例——指紋提取
8.6 實踐拓展
第9章 圖像匹配
9.1 基於像素的匹配
9.1.1 歸一化積相關灰度匹配
9.1.2 序貫相似性檢測法匹配
9.2 基於特徵的匹配
9.2.1 不變矩匹配法
9.2.2 距離變換匹配法
9.2.3 最小均方誤差匹配法
9.3 綜合實例——遙感圖像匹配
9.4 實踐拓展
第三篇 數字圖像媒體處理技術
第10章 圖像壓縮編碼
10.1 無損壓縮
10.1.1 Huffman編碼
10.1.2 Shannon-Fano編碼
10.1.3 算術編碼
10.1.4 遊程編碼
10.1.5 線性預測編碼
10.1.6 位平面編碼
10.2 有損壓縮
10.2.1 有損預測編碼
10.2.2 變換編碼
10.3 JPEG 2000編碼
10.3.1 JPEG 2000概述
10.3.2 JPEG 2000編碼過程
10.3.3 JPEG 2000圖像壓縮碼流格式
10.4 綜合實例——圖像編碼解碼器
10.5 實踐拓展
第11章 圖像特效
11.1 顯示特效
11.1.1 掃描特效
11.1.2 移動特效
11.1.3 百葉窗特效
11.1.4 柵條特效
11.1.5 馬賽克特效
11.1.6 雨滴特效
11.2 濾鏡效果
11.2.1 底片效果
11.2.2 雕刻效果
11.2.3 黑白效果
11.2.4 霧化效果
11.2.5 素描效果
11.3 綜合實例——圖像特效編輯器
11.4 實踐拓展
第四篇 數字圖像編程高級應用
第12章 Visual C++結合Open CV編程
12.1 OpenCV概述
12.2 OpenCV編程環境
12.2.1 OpenCV的獲取
12.2.2 0penCV的安裝和Visual C++的配置
12.3 OpenCV編程基礎
12.3.1 OpenCV編程規范
12.3.2 0penCV基礎數據結構
12.3.3 OpenCV動態數據結構
12.3.4 OpenCV常用函數
12.3.5 在Vsual C++環境下使用OpenCV
12.4 綜合實例——人臉檢測
12.5 實踐拓展
第13章 Visual C++結合MATLAB編程
13.1 MATLAB概述
13.2 MATLAB圖像處理
13.2.1 MATLAB程序設計基礎
13.2.2 MAⅡAB圖像處理工具箱
13.2.3 Simulink視頻和圖像處理模塊
13.3 在Visual C++中調用MATLAB
13.3.1 使用MATLAB引擎
13.3.2 使用MATLAB編譯器
13.3.3 使用MATCOM
13.3.4 在VC中調用Simulink模型
13.4 綜合實例-運動物體跟蹤
13.5 實踐拓展
第14章 車牌識別系統綜合應用
14.1 車牌識別系統概述
14.2 車牌識別系統架構
14.2.1 系統硬體平台
14.2.2 系統軟體平台
14.3 車牌定位
14.3.1 車輛圖像採集與預處理
14.3.2 車牌區域定位
14.4 字元分割
14.4.1 圖像二值化
14.4.2 傾斜校正
14.4.3 分割字元
14.5 車牌識別
14.5.1 字元特徵提取
14.5.2 分類器設計
14.5.3 字元識別
14.6 實踐拓展
參考文獻