三维重建工具箱

⑴ 腾讯发布自动驾驶仿真平台TAD Sim 2.0

易车讯 随着自动驾驶领域硬件、算法等方面的快速发展，虚拟仿真技术在自动驾驶研发和测试领域的应用日渐广泛，成为自动驾驶量产应用的必备工具，城市智慧交通调度管理和相关法规制定的有力辅助。

在这片行业竞争新高地上，腾讯自动驾驶仿真技术团队自2018年推出虚拟仿真平台TAD Sim，持续结合自身优势和行业市场需求，保持产品技术与性能的行业领先。

6月24日，2020腾讯智慧出行新品发布会上，腾讯新一代自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim 2.0正式亮相。腾讯自动驾驶总经理苏奎峰谈到，“TAD Sim经历了两年多的市场应用，结合行业用户的需求，2.0版本在行业内率先使用真实数据和游戏技术的双擎驱动，在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了升级，全面提升自动驾驶开发和测试效率，更灵活易用的满足国内、国际车企、检测机构等合作伙伴的需求。

高效闭环，利用数据构建自动驾驶核心竞争力

可闭环验证的数据才能产生价值。腾讯自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim在设计之初，就有别于传统的仿真系统，是为自动驾驶测试验证而专门设计开发，内置厘米级高精度地图，构建了包含动态和静态要素真值数字孪生系统，用千变万化的场景进行自动驾驶算法完备性的测试。

“与TAD Sim 1.0相比，新版本彻底打破了真实数据和虚拟数据间的壁垒，实现了路测场景与虚拟场景的无缝转换，仿真场景在任意时刻都能实现回放数据和虚拟场景之间的切换，极大提升数据的利用效率和产品测试验证效率。”苏奎峰介绍说。

在2.0升级版本中，用户可根据自动驾驶测试的需求，结合路采的交通流数据，形成虚实一体的测试场景。通过完整的模型在环、软件在环、硬件在环、车辆在环的测试验证体系，TAD Sim 2.0覆盖了完整的汽车V字开发流程，并融入了自动驾驶研发体系。

另外，数据可视化对于算法开发和测试人员来说也非常重要，为此，TAD sim 2.0中集成了数据可视化组建TAD Viz，全面、细致的可视化数据能极大的提升工作效率。

发挥游戏技术生产力，保障高还原度和高效性

自动驾驶仿真平台就是一个数字孪生世界，在上面测试的自动驾驶车辆就好像正在参与一个大型的RPG（角色扮演类）游戏，游戏场景的真实性和高效性决定了测试效果的有效性，以及算法验证的工作效率和成本。在行业当中，对自动驾驶仿真测试的真实性不断提出更高的要求。

腾讯利用自身在游戏领域的深厚技术积累，利用游戏中的场景还原、三维重建、物理引擎、MMO同步、Agent AI等技术，提升自动驾驶仿真平台测试的还原度和高效性。

在还原度方面，TAD Sim 2.0借助腾讯游戏引擎，让仿真平台的几何规律则、物理规则和运行逻辑与真实世界一致。比如，模拟出突然窜出的行人、强行加塞甚至产生剐蹭的NPC车辆、测试车辆快速驶过减速带造成的颠簸等，都可通过仿真平台的算法模型反馈到测试车辆上，进而验证自动驾驶决策控制算法对突发情况的的应对能力。

同时，基于强大的游戏引擎，TAD Sim 2.0三维场景重建以及传感器仿真在精准度上实现突破，场景内的细节表现更加逼真。比如，夏日正午，向南行驶的测试车辆遇到晃眼的强光，对场景中的各种元素投射的动态光照，可以为传感器模型提供更接近真实的测试条件，进而对自动驾驶决策控制算法进行全面的检测。

此外，仿真平台的测试效率，取决于场景的丰富性、云端承载能力。TAD Sim 2.0通过Agent AI能力，可以自由生成各种随机的驾驶场景。在TAD Sim 2.0场景库中，有超过1000种场景类型，还可以通过泛化，生成万倍以上规模的丰富场景。基于腾讯云计算并行加速，TAD Sim 2.0具备每日1000万公里以上的测试能力，自动驾驶的车辆可大量部署，进行7*24不间断测试，通过MMO同步技术保证数据同步，满足高并发的测试需求。

对于自动驾驶研发测试来说，更高效率意味着更低的成本。在数据和游戏技术的双擎驱动下，TAD Sim 2.0通过架构的升级，实现了数据传输、加速能力和资源占用的全面优化，为测试验证降本增效。TAD Sim 2.0在数据格式上全面接入国际标准，实现新旧应用、数据、场景的无缝链接和转入输出。

完整的腾讯自动驾驶技术体系 旨在成为行业数字化工具箱和加速器

近期国家政策持续推动智能网联和自动驾驶的发展，我国在自动驾驶技术的发展应用方面已经开始从国家层面展开战略布局。自2016年投入自动驾驶领域以来，腾讯以明确的定位，聚焦自身优势领域，旨在为产业提供助力，以灵活的、模块化的软件和技术助力，推动自动驾驶技术落地。

借助腾讯在AI、云计算领域的技术优势，在高精度地图领域的积累，腾讯已经形成了仿真测试、开发云和高精度地图三大基础平台和自动驾驶核心技术套件。面向汽车制造商、政府部门和测试机构等合作伙伴，提供TAD Sim、TAD Pilot、TAD Cloud和TAD HD Map等产品和方案，一方面构建完善高效的数据利用闭环体系，同时也可以模块化、灵活的方式接入，为自动驾驶研发和应用落地提供助力。

2019年7月，腾讯与宝马中国合作了业内第一个自动驾驶开发云项目，帮助宝马中国建设自动驾驶高性能数据开发平台，加速在中国市场的自动驾驶研发应用。腾讯汽车云中心、高精度地图和自动驾驶团队携手，推出自动驾驶开发云服务，提供大数据存储以及包括IaaS、PaaS、SaaS在内的一整套专门用于自动驾驶研发的大数据云计算服务。

同时，腾讯已经完成了全国重点城市快速路、高速公路的高精度地图采集和数据生产，以及车端关键应用技术的开发，云端闭环的部署，并根据市场和用户痛点，推动高速场景的自动驾驶方案应用落地。

在仿真技术领域，腾讯TAD Sim正在与国家智能网联汽车（长沙）测试区、公安部交通管理科学研究所等机构、及国内头部汽车企业展开合作，基于高精度地图和模拟仿真技术，推行虚实结合的仿真测试，加速自动驾驶研发。

苏奎峰表示，“对于未来的智慧出行，腾讯充满期待，我们希望能成为自动驾驶研发落地的加速器，同行业伙伴一起获得更多的突破，为产业发展提供助力，让用户早日在车里能够解放双手，为出行生活带来更大的价值。”

⑵ 由对称相关面的各向异性生长而产生的生物成因晶体的复杂形态

由对称相关面的各向异性生长而产生的生物成因晶体的复杂形态

文章出处： 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： 引导晶体生长到复杂的形态是具有挑战性的，因为晶体往往采用热力学稳定的形态。然而，许多生物形成的晶体具有复杂的形态，例如颗石，单细胞藻类产生的微方解石晶体阵列。颗石晶体的复杂形态被假设是由许多晶体面形成的，通过有机分子和生长晶体之间的精细调节的相互作用稳定下来。利用电子断层扫描技术，作者在三个维度上检查了多个阶段的颗石生长。作者发现晶体只表达一组对称相关的晶体面，这些面生长差异，产生高度各向异性的形状。形态手性的产生是由于晶体沿着这些切面的特定边缘定位。作者的发现表明，生长速率操纵足以产生复杂的晶体形态。

对晶体材料纳米尺度形貌的控制与它们的物理性质和潜在的应用有关。然而，晶体晶格固有的热力学性质决定了一种强烈的趋向于特定的低能量面，从而产生了特征形状(习惯)。相比之下，许多生物进化出了在非常简单的材料和环境条件下形成复杂的分层组织的晶体结构的能力。在这种生物矿化过程中，晶体的形态、成核位置、取向以及最终的形态都受到严格的控制。颗石[由称为颗石藻的单细胞藻类形成的微米大小的方解石(碳酸钙)鳞片]是生物控制晶体形态发生的一个主要例子。每个颗石由晶体亚单位组成，具有复杂的种特异性形态。颗石是在细胞内与一个特殊的囊泡形成的，称为颗石囊泡，钙和碳酸盐被输送到其中。在颗石囊泡内，晶体成核并围绕有机基底的边缘生长。

颗石结构的一个共同特征是晶体单元的交替排列，正如在V/R模型中确定的那样。根据该模型，两个单元类型组成一个颗石(一个V单元和一个R单元)，具有方解石 c 轴相对于基底的垂直或径向方向。这些单元最初具有伪菱面体形态，与热力学稳定的{104}方解石菱面体非常相似。尽管如此，在完成后，它们的形态是高度复杂的，显示出各种表面，明显偏离简单的菱形习惯。

关于颗石形态发生的共识观点依赖于生物分子作为“雕塑家的工具箱”。其基本原理是，与生长晶体的特定立体化学相互作用，使这些生物分子的过程偏离稳定的热力学路径，进入局部动力学的最小值，从而产生潜在的无限形态。据推测，晶体成核是由基底外延的结果，晶体生长产生各种类型的晶体面，由“定制的”生物分子稳定。也有人认为，与手性有机改性剂的立体定向相互作用诱发方解石的手性习惯。

为了阐明颗石晶体的形态生长，作者研究了 Calcidiscus leptoporus 的大颗石，其具有特有的双屏蔽超微结构(图1A)。为了建立一个颗石生长的时间表，作者建立了一个提取细胞内颗石(ICCs)的程序。首先，在短暂的酸暴露下去除活跃钙化细胞的细胞外颗石。接下来，用低渗溶液使细胞破裂，从而释放ICCs。通过调节低渗溶液的pH值和化学性质，作者确保晶体形态不受影响。因此，ICCs充当晶体动态发展的“时间快照”。

提取的ICCs的扫描电子显微镜(SEM)图像(图1)显示了从100-200 nm的小菱形体到完全形成的手性颗石的中间形态演化序列。结构的整体手性甚至在初始单元的排列中也很明显，这类似于方解石的各向同性菱形习惯(图1E和1I)。观测到两种不同的晶体表面类型：(i) 具有直边的平面，表征两个盾牌的远侧(图1紫色箭头)，(ii) 弯曲和光滑的表面，表征两个盾牌和茎区域的近侧(图1绿色箭头)。

作者使用高分辨率电子断层扫描技术在三维和不同生长阶段研究这两个单元的晶体形态。利用扫描透射电子显微镜(STEM)采集不同生长阶段的ICCs的层析图像，采用高角度环形暗场(HAADF)探测器进行三维重建。对早期生长阶段的颗石的三维分析显示，所有的晶体单元都暴露出扁平的晶体面(图2)。这些表面之间的二面角及其边缘之间的角与已知的{104}方解石菱面体的角一致，这表明只有这些稳定的晶体面显示出来。

作者观测到R单元位于它们的锐边，沿着颗石环的圆周排列(图2A)，这种安排与其它物种的观测结果一致。这很有趣，有两个原因：(i) 由于几何上的考虑，与传统的V/R模型不同，将{104}菱形对齐在其锐边加强了晶体 c 轴的子径向方向，打破了径向对称，并向突出结构传递手性(图2A，青色箭头)；(ii) 它挑战了外延的概念，因为晶体应该具有平行于成核表面(即基底)的小面，而不是边缘。尽管在V单元中不太清楚(初始晶体的菱形不那么明显)，作者也看到晶体的 c 轴具有亚垂直倾斜，这是菱形在钝角边缘上定向的结果(图2B)。由于作者的数据缺乏导致这种晶体定向调控机制的信息，基底作为成核表面的作用仍然是一个开放的问题。

为了将形态信息与晶体的晶体学结构联系起来，作者从环形暗场(ADF) STEM中分析相邻的R单元，并结合扫描纳米束电子衍射(NBED)，后者采用从光束光栅所经过的每一点收集衍射模式。分析证实了各单元之间的相对倾斜，以及每个 c 轴相对于颗石周长的子径向偏移(图2C-2E)。这些对早期ICCs的分析使作者能够将“经典”的V/R模型(该模型以 c 轴方向为中心，是手性的)细化为一个更精确的基于锐/钝边的晶体菱形的晶体学表征。这一观点将两个晶体学特征合并为一个基本结构，其中倾斜的轴和手性的超结构都起源于晶体的初始定位。

为了了解颗石晶体生长和互锁的方式，作者详细分析了单个晶体单元的形态。对5个颗石进行部分分割，反映了适合断层扫描的颗石生长阶段(图3)。推导出的“时间线”揭示了几个关键方面：(i) 两种单元类型都表现出从相对各向同性的菱形向成熟各向异性晶体的转变(图3A和3B)；(ii) 两种单元类型的特征面在整个生长过程中都呈现结晶性，而一些区域(茎区、盾的近侧和相邻晶体之间的界面)保持弯曲形态(图3C)；(iii) 整个晶体生长过程中类晶面之间的二面角均对应{104}习惯。

这条时间线显示了初始晶体的等效{104}晶面以各向异性的方式发展，从而产生了尺寸非常不同的成熟的{104}晶面(图3D和3E)。这些观测结果表明，晶体的复杂形态不是由各种类型的晶体面造成的，而是由化学等效{104}晶面的生长差异造成的。

观测到晶体生长只伴随着{104}晶面的表达式(图3)，并且这些{104}晶面以不同的速度生长，提出了一个关键的问题，即导致这种对称性破坏的因素。这个难题来自于所有六个{104}晶面的对称性和化学等价性，这样就没有一个晶面具有与其它晶面不同的内在生长速率(即钙和碳酸盐对任何特定的{104}晶面不应该显示出关联或离解偏向)。

为了理解这些化学等效面的各向异性是如何出现的，作者分析了特定面的生长模式。观测到两种截然不同的模式：(i) 单个晶体单元的对称相关晶面对的微分生长[例如(-114)和(104)晶面，图4A]，其中一个面比它的相对面和/或相邻面生长得更快，导致一个各向异性图案；(ii) 面对相同环境的两种不同单元类型(R和V单元)的面生长差异(图4B)。在后一种情况下，晶面首先出现在彼此的水平上，但最终V单位不断超过R单位(图4B)。这两个例子都显示了两个化学上相同的方面，但由于某种原因，它们的生长速度不同。

在均匀溶液中，等效晶面的各向异性生长与其相同的生长动力学是不相容的。然而，在原子尺度上，方解石的生长通过锐角和钝角两个阶段进行，每个阶段都有不同的生长动力学。因此，晶体生长环境中的纳米尺度不均匀性会导致晶体生长的各向异性。在几种颗石藻中，结晶发生在极端限制条件下，晶体和囊泡膜之间只有几十纳米的距离。这种限制直接表现在晶体形态上，如非晶体表面，这是由颗石囊泡的划界膜造成的生长的物理模块。作者提出，通过在颗石囊泡创建一个分级的纳米环境，该限域环境也直接影响晶体生长。例如，由囊泡膜上的离子转运体产生的局部离子通量可能产生浓度梯度。它仍然是必要的特征，化学和结构，细胞环境及其与生长晶体的相互作用。

图4C-4E，说明了这种浓度梯度如何在原子尺度上不同地影响生长步骤，导致等效面不同的生长动力学，从而导致各向异性生长。例如，当晶体的一个面比另一个面经历更高的离子浓度时，它将更快地向离子源生长(图4C)。更有趣的是，当不同晶体的两个相邻面呈现出不同的几何形状，它们的原子步向离子梯度(图4D)，导致其中一个晶体生长更快。在纳米级梯度(图4E)的存在下，阶梯取向的差异打破了相邻晶体之间的对称性，并可以解释它们的各向异性生长。

颗石晶体生长不是一个过程，源于晶体生长的多重操纵；相反，它取决于方解石及其菱形几何结构的稳定习性所产生的各种后果。这种生长机制可以通过离子传输的速率和位置来控制，而不是通过“定制”修改特定的晶体面。作者可以想象颗石组装的初始条件的改变(例如单位取向、单位间距、离子通量方向或生长过程中的膜位置)如何显著影响最终的颗石形态。

⑶ 求解一道预赛模拟题，要怎么建模

一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤1.模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。2.模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。3.模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。4.模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。5.模型分析对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一编“论文”。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分：1.实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个比较确切的现实问题。2．-@/v1e+[.H2d4N&a0A1W若干假设条件有如下几种情况：1）只有过程、规则等定性假设，无具体定量数据；2）给出若干实测或统计数据；3）给出若干参数或图形；4）蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件，或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。3．2n9U8]#b;U$^0z要求回答的问题往往有几个问题，而且一般不是唯一答案。一般包含以下两部分：1）比较确定性的答案（基本答案）；2）更细致或更高层次的讨论结果（往往是讨论最优方案的提法和结果）。五、提交一篇论文，基本内容和格式是什么？提交一篇论文，基本内容和格式大致分三大部分：1.(h4\m-t,o-[,U'G&~标题、摘要部分题目——写出较确切的题目（不能只写A题、B题）。摘要——200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。内容较多时最好有个目录。2.中心部分1）问题提出，问题分析。2）模型建立：①补充假设条件，明确概念，引进参数；②模型形式（可有多个形式的模型）；③模型求解；④模型性质；3）计算方法设计和计算机实现。4）结果分析与检验。5）讨论——模型的优缺点，改进方向，推广新思想。6）参考文献——注意格式。3.-J3ZL+w'm)t9a,U附录部分计算程序，框图。各种求解演算过程，计算中间结果。各种图形、表格。六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。具体说来，大概有以下这三个方面：第一方面：数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类：1）概率与数理统计2）统筹与线轴规划3）微分方程；还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。第二方面：计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。第三方面：论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。七、小组中应该如何分工？传统的标准答案是——数学，编程，写作。其实分工不用那么明确，但有个前提是大家关系很好。不然的话，很容易产生矛盾。分工太明确了，会让人产生依赖思想，不愿去动脑子。理想的分工是这样的：数学建模竞赛小组中的每一个人，都能胜任其它人的工作，就算小组只剩下她（他）一个人，也照样能够搞定数学建模竞赛。在竞赛中的分工，只是为了提高工作的效率，做出更好的结果。具体的建议如下：一定要有一个人脑子比较活，善于思考问题，这个人勉强归于数学方面吧；一定要有一个人会编程序，能够实现一些算法。另外需要有一个论文写的比较好，不过写不好也没关系，多看一看别人的优秀论文，多用几次word，Visio就成了。一、写好数模答卷的重要性1.评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。2.答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。3.写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。二、答卷的基本内容，需要重视的问题1．评阅原则假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。2．答卷的文章结构1）摘要。2）问题的叙述，问题的分析，背景的分析等。3）模型的假设，符号说明（表）。4）模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）。5）模型的求解计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。6）结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验。7）模型评价，特点，优缺点，改进方法，推广。8）参考文献。9）附录、计算框图、详细图表。3.要重视的问题1）摘要。包括：a.模型的数学归类（在数学上属于什么类型）；b.建模的思想（思路）；c.算法思想（求解思路）；d.建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验……）；e.主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”）。▲注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好，但要求符合文章格式。务必认真校对。2）问题重述。3）模型假设。根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。a.根据题目中条件作出假设b.根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。4）模型的建立。a.基本模型：ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明；b.简化模型：ⅰ）要明确说明简化思想，依据等；ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出；c.模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度大）。ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法；ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法；ⅲ）能用被人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。d．鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。数模创新可出现在：▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等；▲模型求解中；▲结果表示、分析、检验，模型检验；▲推广部分。e．在问题分析推导过程中，需要注意的问题：ⅰ）分析：中肯、确切；ⅱ）术语：专业、内行；ⅲ）原理、依据：正确、明确；ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出；ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。5）模型求解。a.需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。b.需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。c.计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。d.设法算出合理的数值结果。6）结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。a.最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；b.对数值结果或模拟结果进行必要的检验；结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。c.题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；d.列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；e.结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。▲求解方案，用图示更好。7）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。8）模型评价优点突出，缺点不回避。改变原题要求，重新建模可在此做。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。9）参考文献10）附录详细的结果，详细的数据表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点，把三关：a.模型的正确性、合理性、创新性b.结果的正确性、合理性c.文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩三、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。四、答卷要求的原理1.准确――科学性；2.条理――逻辑性；3.简洁――数学美；4.创新――研究、应用目标之一，人才培养需要；5.实用――建模、实际问题要求。五、建模理念1.应用意识要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。2.数学建模用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。3.创新意识建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。1．时间和体力的问题竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排，不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力。开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便一下，到第三天再开始写论文也不迟的。另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到10个小时。建议是赛前熬夜编程几次，但比赛前一天可不许熬呀，呵呵。2．团队合作是能否获奖的关键三天的比赛中，团队交流所占用的时间可能会超过一半。当出现分歧的时候应当如何解决是很关键的，甚至直接决定你是否可以获奖，我的建议是“妥协”，不要总认为自己的观点是正确的，多听听别人的观点，在两者之间谋求共同点。合作在竞赛前就应当培养，比如一块儿做一道题什么的，充分利用每个人的优点，也可以张三准备图论，李四准备最优化方法，然后几天后大家一块交流，这些都是可以磨合团队之间的关系的。3．重视摘要摘要首先不要写废话，也不要照抄题目的一些话，直奔主题，要写明自己怎样分析问题，用什么方法解决问题，最重要的是结论是什么要说清楚，在中国的竞赛中不写结论的话是一定不会得奖的。摘要至少需要琢磨两个小时，不要轻视了它的重要性。多看看优秀论文的摘要是如何去写的很有必要的，并要作为赛前准备的课题之一。4．论文写作要正规论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、（建立、分析、求解模型）、……、参考文献、附录等等的方式来写。一般初评会先淘汰一些结构失败的文章，如果没有论文的结构，内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变的，后面可以按照实际情况来安排自己的结构，省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等的东西，多看些优秀论文就知道还有哪些形式的了，附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。5．模型的假设与模型的建立评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了，有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话，这样会给人留下好的印象，毕竟说明你审题了。但不能全抄，要加上自己论文中的一些假设，最好不要太具体了，一些重要参数不要被定死只能取某些值，这样会让人感觉到论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的，提出的数学符号和建立模型最好要比较接近，在同一页最好，以便评委可以对照符号来看，数学公式要严谨，推导要严密，这些都反映了一个人的数学素质和能力，即使你推导不对，别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。6．图文表并茂可以增色我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用Matlab编程的论文，不知道有没有这回事，但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文，一篇如果像**书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的，尤其是科技论文。Matlab编程之所以受到青睐是因为Matlab提供的图形处理能力很强大，图表的说明性特别强，如果结论有很多数据的话，最好做成图表的形式加以说明，会令你的论文更有说服力，也更加会受到评委的好评。一、数学建模竞赛中应当掌握的十类算法1．蒙特卡罗算法该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。2．数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具。3．线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现。4．图论算法这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。5．动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中。6．最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。7．网格算法和穷举法网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。8．一些连续离散化方法很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。9．数值分析算法如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。10．图象处理算法赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理。二、数学软件的主要分类有哪些？各有什么特点？数学软件从功能上分类可以分为通用数学软件包和专业数学软件包，通用数学包功能比较完备，包括各种数学、数值计算、丰富的数学函数、特殊函数、绘图函数、用户图形届面交互功能，与其他软件和语言的接口及庞大的外挂函数库机制（工具箱）。常见的通用数学软件包包括Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab是一个高性能的科技计算软件，广泛应用于数学计算、建模、仿真和数据分析处理及工程作图，Mathematica是数值和符号计算的代表性软件，Maple以符号运算、公式推导见长。专用数学包包括绘图软件类MathCAD，Tecplot，IDL，Surfer，Origin,SmartDraw,DSP2000），数值计算类：（Matcom，IDL，DataFit，S-Spline，Lindo，Lingo，O-Matrix，Scilab，Octave）,数值计算库（linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML）,有限元计算类（ANSYS，MARC，PARSTRAN，FLUENT，FEMLAB，FlexPDE，Algor，COSMOS,ABAQUS，ADINA），计算化学类（Gaussian98，Spartan，ADF2000，ChemOffice），数理统计类（GAUSS，SPSS，SAS，Splus，statistica，minitab）,数学公式排版类（MathType，MikTeX，ScientificWorkplace，ScientificNootbook）。三、关于数模竞赛的几本好书▲姜启源，《数学模型（第二版）》，高等教育出版社▲姜启源、谢金星、叶俊《数学建模（第三版）》，高等教育出版社▲萧树铁等，《数学实验》，高等教育出版社▲朱道元，《数学建模案例精选》，科学出版社▲雷功炎，《数学模型讲义》，北京大学出版社▲叶其孝等，《大学生数学建模竞赛辅导教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》，电子科技大学出版社▲杨启帆、边馥萍，《数学模型》，浙江大学出版社▲赵静等，《数学建模与数学实验》，高等教育出版社，施普林格出版社四、基础学科1．数学分析2．高等代数3．概率与数理统计4．最优化理论5．图论6．组合数学7．微分方程稳定性分析8．排队论五、常用网站和ftp▲/hmcm哈工大数模网站▲166.111.172.77六、历年试题1．MCM（美国大学生数学建模竞赛）1985A题#C;w'h6B%V8C动物群体管理1985B题5]%]+}%Y9`6V战略物资存储管理1986A题水道测量数据1986B题应急设施的位置1987A题盐的贮存1987B题停车场1988A题确定走私船的位置1988B题两辆铁路平板车的装货问题1989A题蠓的分类1989B题飞机排队1990A题;T8a,T1b#l$_;x药物在大脑中的分布1990B题扫雪问题1991A题估计水箱的流水量1991B题最小费用极小生成树1992A题航空控制雷达的功率1992B题9_;k5j*j$X5V6Z应急电力修复系统1993A题7k0G8I2{2_&o6Q加速餐厅剩菜堆肥的生成1993B题倒煤台的操作方案1994A题建筑费用1994B题9?4E2|-D4n4h,e-t计算机传输1995A题单螺旋线1995B题教师薪金分配1996A题海底探测1996B题1m2`*v(I-[2y'q$l2e:L竞赛论文的评定1997A题疾走龙属问题1997B题2b+\#c2ad7^8[-q开会决策1998A题MRI扫描仪1998B题+w5K+c2[0c9t3m学生等级划分1999A题#x#r;u1D-Wh1S9@M;|"t小型星撞击1999B题*U3b5P4u({8C8N;[$h非法集会1999C题大地污染2000A题空中交通控制2000C题;n0y0S"L'F4X'T9v5H大象的数量2002A题%D:q;P)d"r风和喷水池2002B题(w%S-D1_#I7S!b航空公司超员订票2003A题.I3N!t;r.x;{8p特技人员2003B题GAMMA刀治疗计划2004A题6V1w$g,r6L指纹是独一无二的吗？2004B题0y$?:I*^;p更快的快通系统2．CUMCM（全国大学生数学建模竞赛）1993年A题!u1J%N%P&w非线**调的频率设计1993年B题7Y6S+[!f7c6^球队排名问题1994年A题;@(j,S%n1[!D逢山开路1994年B题-V*a.j#u+w6v6b*m+[:X1M锁具装箱1995年A题5N$w:Y9e1I%Y/X一个飞行管理模型1995年B题.Y'O0C#p;b#\天车与冶炼炉的作业调度1996年A题最优捕鱼策略1996年B题节水洗衣机1997年A题零件的参数设计1997年B题截断切割1998年A题+D!N)H:F%\7E0Z8O投资的收益和风险1998年B题5B#c%L3h9p4X6v4a灾情巡视路线1999年A题%f%i6{/|,b2C;h#J自动化车床管理1999年B题+W([A;O0}5D.N钻井布局2000年A题DNA序列分类2000年B题$j:d"a.V&A-s;j'q(T;P钢管定购和运输2001年A题血管的三维重建2001年B题公交车调度2002年A题车灯线光源的优化设计2002年B题&S5L/G.N&I'T.X7]彩票中的数学2003年A题SARS的传播2003年B题8W:j.m$U"h露天矿生产的车辆安排2004年A题-L1H:N0R$`;I!W

⑷ 利用Matlab 摄像机标定工具箱已经测量出摄像头的fc，cc等参数，如何利用这些参数， 基于计算机视觉，测得

你用的是双面立体相机配置吗？如果是，你需要标定左右两个相机的内部参数，即版焦距，像素物理尺寸权，还有两个相机间的三维平移，旋转量。如果你不做三维重建的话，就不需要得到外部参数。得到相机内部参数，就可以矫正左右两幅图像对，然后使用立体匹配算法得到目标的视差图像，然后用你得到的，fc,cc参数，用三角法则计算出目标点到相机平面的距离。三角法则：z=f*b/d。f是焦距，b是两相机间的横向距离，d是立体匹配得到的视差值，即目标像素点在左右两相机平面x方向的坐标差值。

⑸ 想做血管三维重建，vmtk工具包怎么用呀有没有详细点的教程

问题：断面可用于了解生物组织、器官等的形态。例如，将样本染色后切成厚约1mm的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构。如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片， 可依次逐片观察。根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。例如圆柱就是这样一种管道，其中轴线为直线，由半径固定的球滚动包络形成。
现有某管道的相继100张平行切片图象，记录了管道与切片的交。图象文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均为BMP，宽、高均为512个象素（pixel）。为简化起见，假设：管道中轴线与每张切片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1。

取坐标系的Z轴垂直于切片，第1张切片为平面Z=0，第100张切片为平面Z=99。Z=z切片图象中象素的坐标依它们在文件中出现的前后次序为

（-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）。

问题一：请计算管道的中轴线与半径，并给出具体的算法。
分析题目，我们可以知道血管管道是由一组等径的圆球，其圆心按某一曲线(中轴线)滚动所形成的包络.(例如圆柱就是由以直线为中轴线的等径圆球滚动所形成的包络)。每张切面与中轴线有且仅有一个交点，并且这个交点就是切片图像上最大内切圆的圆心，也就是球心的位置。因此，我们的问题一所要求的寻找中轴线与半径，其核心内容就是找图像中最大内切圆的圆心和半径。通过查阅资料我们得知图像轮廓和骨架的定义，寻找最大内切圆的圆心和半径的问题，其解决方案就是求任意一个骨架上的点到所有轮廓点的最小距离，再取所有骨架点对应的最小距离的最大值，此最大值即最大内切圆的半径，对应的点即为最大内切圆的圆心。求出了最大内切圆的半径和球心后，我们可以通过拟合的方式来获取中轴线的图像，同时将最大内切圆的半径取平均值，就可以得到管道的半

⑹ 求鱼眼镜头全景图像校正算法的matlab代码

（一） opencv里面摄像机标定计算内参数矩阵用的是张正友标定法，非常经典，MATLAB标定工具箱也是用的该方法。具体的标定过程可以参见张正友的原文： http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/TR98-71.pdf。或者参考博文：http://hi..com/chb_seaok/item/62179235eef8873c2e20c40b
（二） 基于opencv的摄像机标定用的主要函数有：
cvFindChessboardCorners：提取一幅图片上的所有角点。
cvFindCornerSubPix：亚像素精确化。
cvDrawChessboardCorners：显示角点。
cvCalibrateCamera2：标定摄像机参数，求出内参数矩阵，畸变系数，旋转向量和平移向量。

校正主要用的函数有2个：
cvInitUndistortMap：根据cvCalibrateCamera2计算出来的内参数矩阵和畸变系数计算畸变映射。
cvRemap：根据畸变映射校正图像。

（三）详细的过程及参考书籍：
1、《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》 陈胜勇，刘盛编著 科学出版社,2008；(该书用OpenCV 1.0库，第14章详细介绍如何用opencv进行摄像机标定，包括摄像机标定的原理，opencv相关库函数详细的介绍以及例子)
2、《学习OpenCV（中文版）》 于仕琪译 清华大学出版社,2009；(OpenCV 2.0库，第11、12章详细介绍如何进行摄像机标定以及三维重建)
3、OpenCV的标定参数中，对于镜头畸变采用的方法是Brown博士在71年发表的文章中提到的。
（四）MATLAB标定也在这里提一下：
http://www.vision.caltech.e/bouguetj/calib_doc/index.html#examples，该网站有很详细的使用说明
matlab标定工具箱来进行标定，它也是基于张正友的平面标定方法的，有误差分析、标定结果三维重建、重投影计算角点等功能 。
Matlab中的镜头畸变参数采用基于Heikkil博士提出的方法，将非线性干扰因素引入到内外参数的求解过程。标定的过程需要手动选取四个角点，标定图片拍摄的多的话，比较麻烦。
（五）实验结果
自己买了个手机鱼眼镜头，拍摄了16幅标定板图片。注意拍摄的角度不要和成像平面平行。
示例程序049--摄像机标定和鱼眼校正

⑺ Visual C++数字图像处理技术详解的目录

前言
第一篇 数字图像处理编程基础
第1章 Visual C++图像处理基础
1.1 visual C++概述
1.2 数字图像处理的研究内容及应用领域
1.3 颜色模式和调色板
1.3.1 颜色模式
1.3.2 Windows调色板
1.4 数字图像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 其他文件格式
1.5 使用visual C++处理数字图像的基本方法
1.5.1 使用GDI+处理数字图像
1.5.2 使用DIB处理数字图像
1.5.3 使用自定义类CDib处理数字图像
1.6 综合实例——图像浏览器
1.7 实践拓展
第二篇 数字图像处理核心技术
第2章 图像几何变换
2.1 图像位置变换
2.1.1 图像平移
2.1.2 图像旋转
2.1.3 图像镜像
2.1.4 图像转置
2.2 图像尺度变换
2.2.1 图像缩放
2.2.2 插值算法
2.3 综合实例——魔镜
2.4 实践拓展
第3章 图像正交变换
3.1 基本正交变换
3.1.1 离散傅里叶变换
3.1.2 离散余弦变换
3.1.3 离散沃尔什变换
3.2 特征变换
3.2.1 K－L变换
3.2.2 SVD变换
3.2.3 小波变换
3.3 综合实例——特征提取
3.4 实践拓展
第4章 图像增强
4.1 灰度变换增强
4.1.1 线性灰度增强
4.1.2 分段线性灰度增强
4.1.3 非线性灰度增强
4.2 直方图增强
4.2.1 直方图统计
4.2.2 直方图均衡化
4.2.3 直方图规定化
4.3 图像平滑
4.3.1 邻域平均法
4.3.2 加权平均法
4.3.3 选择式掩膜平滑
4.3.4 中值滤波法
4.4 图像锐化
4.4.1 梯度锐化
4.4.2 拉普拉斯掩膜锐化
4.5 频域增强
4.5.1 低通滤波
4.5.2 高通滤波
4.5.3 带阻滤波
4.5.4 同态滤波
4.6 彩色增强
4.6.1 真彩色增强
4.6.2 假彩色增强
4.6.3 伪彩色增强
4.7 综合实例——照片处理器
4.8 实践拓展
第5章 图像复原
5.1 图像退化模型
5.2 线性复原
5.2.1 无约束逆滤波
5.2.2 有约束维纳滤波
5.2.3 有约束最小平方滤波
5.2.4 运动模糊图像复原
5.3 非线性复原
5.3.1 最大后验复原
5.3.2 最大熵复原
5.3.3 投影复原
5.4 盲目复原与几何复原
5.4.1 盲目图像复原
5.4.2 图像几何畸变的校正
5.5 综合实例——模糊照片复原
5.6 实践拓展
第6章 图像重建
6.1 图像重建与可视化工具VTK
6.1.1 图像重建
6.1.2 可视化工具VTK
6.2 VTK的安装与配置
6.2.1 安装前的准备
6.2.2 开始实施安装
6.2.3 Visual Studio 2005环境的配置
6.2.4 测试开发环境
6.3 传统重建算法
6.3.1 傅里叶反投影重建
6.3.2 卷积反投影重建
6.3.3 代数重建
6.3.4 超分辨率重建
6.4 三维重建数据可视化
6.4.1 三维图像的面绘制
6.4.2 三维图像的体绘制
6.5 综合实例——CT图像重建
6.6 实践拓展
第7章 形态学处理
7.1 形态学基本概念
7.2 二值图像形态学处理
7.2.1 图像腐蚀
7.2.2 图像膨胀
7.2 -3开运算和闭运算
7.2.4 击中击不中变换
7.2.5 骨架提取
7.3 灰度图像形态学处理
7.3.1 灰值腐蚀和膨胀
7.3.2 灰值开运算和闭运算
7.3.3 灰值形态学梯度
7.3.4 Top-Hat变换
7.4 综合实例——白细胞检测
7.5 实践拓展
第8章 图像分割
8.1 边缘检测法
8.1.1 Roberts算子
8.1.2 Sobel算子
8.1.3 Prewitt算子
8.1.4 Krisch算子
8.1.5 Laplacian算子
8.1.6 Gauss-Laplacian算子
8.2 阈值分割法
8.2.1 最大方差阈值分割
8.2.2 自适应阈值分割
8.3 边界分割法
8.3.1 轮廓提取
8.3.2 边界跟踪
8.4 其他分割法
8.4.1 区域生长法
8.4.2 彩色分割法
8.4.3 分水岭分割法
8.4.4 水平集分割法
8.5 综合实例——指纹提取
8.6 实践拓展
第9章 图像匹配
9.1 基于像素的匹配
9.1.1 归一化积相关灰度匹配
9.1.2 序贯相似性检测法匹配
9.2 基于特征的匹配
9.2.1 不变矩匹配法
9.2.2 距离变换匹配法
9.2.3 最小均方误差匹配法
9.3 综合实例——遥感图像匹配
9.4 实践拓展
第三篇 数字图像媒体处理技术
第10章 图像压缩编码
10.1 无损压缩
10.1.1 Huffman编码
10.1.2 Shannon-Fano编码
10.1.3 算术编码
10.1.4 游程编码
10.1.5 线性预测编码
10.1.6 位平面编码
10.2 有损压缩
10.2.1 有损预测编码
10.2.2 变换编码
10.3 JPEG 2000编码
10.3.1 JPEG 2000概述
10.3.2 JPEG 2000编码过程
10.3.3 JPEG 2000图像压缩码流格式
10.4 综合实例——图像编码解码器
10.5 实践拓展
第11章 图像特效
11.1 显示特效
11.1.1 扫描特效
11.1.2 移动特效
11.1.3 百叶窗特效
11.1.4 栅条特效
11.1.5 马赛克特效
11.1.6 雨滴特效
11.2 滤镜效果
11.2.1 底片效果
11.2.2 雕刻效果
11.2.3 黑白效果
11.2.4 雾化效果
11.2.5 素描效果
11.3 综合实例——图像特效编辑器
11.4 实践拓展
第四篇 数字图像编程高级应用
第12章 Visual C++结合Open CV编程
12.1 OpenCV概述
12.2 OpenCV编程环境
12.2.1 OpenCV的获取
12.2.2 0penCV的安装和Visual C++的配置
12.3 OpenCV编程基础
12.3.1 OpenCV编程规范
12.3.2 0penCV基础数据结构
12.3.3 OpenCV动态数据结构
12.3.4 OpenCV常用函数
12.3.5 在Vsual C++环境下使用OpenCV
12.4 综合实例——人脸检测
12.5 实践拓展
第13章 Visual C++结合MATLAB编程
13.1 MATLAB概述
13.2 MATLAB图像处理
13.2.1 MATLAB程序设计基础
13.2.2 MAⅡAB图像处理工具箱
13.2.3 Simulink视频和图像处理模块
13.3 在Visual C++中调用MATLAB
13.3.1 使用MATLAB引擎
13.3.2 使用MATLAB编译器
13.3.3 使用MATCOM
13.3.4 在VC中调用Simulink模型
13.4 综合实例-运动物体跟踪
13.5 实践拓展
第14章 车牌识别系统综合应用
14.1 车牌识别系统概述
14.2 车牌识别系统架构
14.2.1 系统硬件平台
14.2.2 系统软件平台
14.3 车牌定位
14.3.1 车辆图像采集与预处理
14.3.2 车牌区域定位
14.4 字符分割
14.4.1 图像二值化
14.4.2 倾斜校正
14.4.3 分割字符
14.5 车牌识别
14.5.1 字符特征提取
14.5.2 分类器设计
14.5.3 字符识别
14.6 实践拓展
参考文献