一种基于快速区域标识的交互式体切割算法
一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法
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基于割圆术计算π的一种快速逼近算法
基于割圆术计算π的一种快速逼近算法
王培吉;白金牛;杨小清
【期刊名称】《高师理科学刊》
【年(卷),期】2006(026)002
【摘要】对基于割圆术计算π的算法进行研究,介绍一种计算π的快速逼近算法,由泰勒公式只用很少的多边形就可得到具有高精度的计算结果.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】王培吉;白金牛;杨小清
【作者单位】内蒙古科技大学,理学院,内蒙古,包头,014010;包头医学院,内蒙古,包头,014010;包头钢铁集团公司,内蒙古,包头,014010
【正文语种】中文
【中图分类】O242.2
【相关文献】
1.一种基于快速区域标识的交互式体切割算法 [J], 郑杰;姬红兵;杨万海
2.一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法 [J], 尹传历;向长波;宋建中;乔双
3.一种基于轮廓线的三维表面模型的快速切割算法 [J], 鲁爱东;唐龙;徐玉华
4.一种多边形对圆逼近的通用算法 [J], 梁兴琦;杨志敏
5.基于刘徽割圆术的等距线逼近算法 [J], 寿华好; 刘利刚; 王国瑾
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eCognition (易康)1软件介绍
软件功能
图斑属性定义--分类
u 基于知识的分类方法 u 多条件类定义分类 u 隶属度函数（模糊）分类 u 分类器分类方法（5种主流方法） u 模板匹配分类方法 u 深度学习分类方法（卷积神经网络）
软件功能
成果优化--规整化
软件功能
点云分析
软件功能
时间维度--变化检测
u 前后期影像变化分析 u 前后期矢量变化分析 u 前期矢量&后期影像变化
− 目标/挑战
− 自动提取建筑轮廓并绘制植被图斑 − 支持城市规划 − 对地图快速更新 − 降低成本缩短工作周期 − 高精准度
基于数字高程模型的LIDAR影像支持的建筑 物及植被提取
农作物识别
项目需求
使用高分辨率偏振SAR数据进行 农作物种植类别分类
数据
E-SAR 分辨率2-3m 波段和极化方式：X-HH, X-VV, CVH, C-VV, L-HH, L-VV, L-HV 右图为RGB组合L-HH, C-W, L-W
eCognition是什么?
技术原理…
易康是什么?
eCognition--信息分析软件,旨在提高,加速和自动化地理空间数据的解译。
地理空间作业流程 ---从影像、点云到GIS的过程
数据获取
数据预处理
信息解译
收集
• 影像数据 • 点云数据
处理
• 几何校正 • 正射校正 • 图像融合 • 高程模型
分析
• HTML 用户界面 • 管理控制台 • 软件开发工具包
易康软件具体分析功能?
易康软件主要功能
软件功能
波段运算 分割 分类 变化检测 成果优化 点云数据处理 手动编辑 标准化分析流程制作 并行运算 矢量数据分析 …
【CN110264482A】基于中智集变换矩阵因子分解的活动轮廓分割方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910388494.8(22)申请日 2019.05.10(71)申请人 河南科技大学地址 471000 河南省洛阳市涧西区西苑路48号(72)发明人 董永生 张宏艳 刘中华 杨春蕾 谢国森 王琳 郑林涛 宋斌 (74)专利代理机构 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120代理人 王学鹏(51)Int.Cl.G06T 7/12(2017.01)G06T 7/194(2017.01)G06K 9/46(2006.01)(54)发明名称基于中智集变换矩阵因子分解的活动轮廓分割方法(57)摘要本发明公开了基于中智集变换矩阵因子分解的活动轮廓分割方法，逻辑紧密、高效，具有很好的强鲁棒性，分别从空间、小波和光谱三重域中提取特征，使用中智集（NS）变换和相应操作来减少图像中的不确定性，继而得到NS特征，然后根据得到的NS特征矩阵，利用基于因子分解的活动轮廓模型（ACM）来完成图像分割过程，最后在各种复杂彩色自然图像上与其它几种分割算法进行比较实验，实验结果表明，我们的NSTMF -AC 方法对于复杂的两相自然纹理图像更加高效、稳健，可以实现自动分割自然彩色纹理图像，并对噪声具有强鲁棒性。
权利要求书3页 说明书9页 附图2页CN 110264482 A 2019.09.20C N 110264482A1.基于中智集变换矩阵因子分解的活动轮廓分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对输入的彩色图像进行特征提取：分别提取空间域、小波域、光谱域特征；S11：提取空间域特征；S12：提取小波域特征：定义小波子块的平均能量分别为MELH、MEHL，滑动窗口的值为τ，则：其中，W LH 和W HL 是输入图像经过一级小波分解之后，得到的两个子块；S13：提取光谱域特征：为输入图像选择固定窗口Ω，然后选择滤波器组{F {α},α＝1,2,...,L}，提取局部光谱直方图特征LSH，具体步骤如下：LSH＝(H (1),H (2),...,H (L))；其中，表示对应于子带图像Ω{i}的光谱直方图，窗口Ω表示积分尺度；S2：将步骤S1提取的特征通过中智集变换得到NS特征矩阵H；S21：NS变换的具体步骤如下：F(i ,j)＝1-T(i ,j)；其中一幅图像在NS变换后分别由T(i ,j)、I(i ,j)和F(i ,j)三部分组成，g(i ,j)是像素点(i ,j)的强度值，是局部像素点强度平均值，分别是的最小值、最大值，δ(i ,j)是强度值和平均强度值之差的绝对值，δmin 和δmax 分别是δ(i ,j)的最小值和最大值；S22：计算T、I和F三个部分的熵值，具体步骤如下：权 利 要 求 书1/3页2CN 110264482 A。
autoform分析步骤
autoform分析步骤Autoform介绍1. 概述：AutoForm⼯程有限公司包括瑞⼠研发与全球市场中⼼和德国⼯业应⽤与技术⽀持中⼼，其研发和应⽤的阶段主要有：1991年实现⾃适应精化(adaptive refinement)⽹格；1992年采⽤隐式算法(implicit code)并与1993年开发出板成形模拟分析的专⽤软件；1994年实现对C AD数据的⾃动⽹格划分；1995年开始⼯业应⽤；1996年实现对CAD数据的⾃动倒园(au tomatic filleting)；1997年采⽤One-step(⼀步成形)代码实现⼯艺补充⾯(addendum)的⾃动设计；1998 年实现压料⾯(binder)的⾃动⽣成；2000年实现快速交互式模具设计。
它是专门针对汽车⼯业和⾦属成形⼯业中的板料成形⽽开发和优化的，⽤于优化⼯艺⽅案和进⾏复杂型⾯的模具设计，约90%的全球汽车制造商和100多家全球汽车模具制造商和冲压件供应商都使⽤它来进⾏产品开发、⼯艺规划和模具研发，其⽬标是解决“零件可制造性(part feasibi lity)、模具设计(die design)、可视化调试(virtual tryout)”。
它将来⾃世界范围内的许多汽车制造商和供应商的⼴泛的诀窍和经验融⼊其中，并采取⽤户需求驱动的开发策略，以保证提供最新的技术。
AutoForm的特点：1)它提供从产品的概念设计直⾄最后的模具设计的⼀个完整的解决⽅案，其主要模块有User- Interface(⽤户界⾯)、Automesher(⾃动⽹格划分)、Onestep(⼀步成形)、DieDesigner(模⾯设计)、Incremental(增量求解)、Trim(切边)、Hydro(液压成形)，⽀持Windows和Unix操作系统。
2)特别适合于复杂的深拉延和拉伸成形模的设计，冲压⼯艺和模⾯设计的验证，成形参数的优化，材料与润滑剂消耗的最⼩化，新板料(如拼焊板、复合板)的评估和优化。
ChIP-Seq技术在转录因子结合位点分析的应用
精心整理ChIP-Seq 技术在转录因子结合位点分析的应用摘要：染色质免疫沉淀(Chromatinimmunoprecipitaion,ChIP)技术是用来研究细胞内特定基因组区域特定位点与结合蛋白相互作用的技术。
将ChIP 与第二代高通量测序技术相结合的染色质免疫沉淀测序(chromatinimmunoprecipitationfollowedbysequencing ，ChIP-Seq)技术能在短时间内获得大量研究数据，高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等相互作用的DNA 区段，在细胞的基因表达调控网络研究中发挥重要作用。
本文简要介绍了ChIP-Seq 技术的基本原理、实验设计和后续数据分析，以及ChIP-Seq 技术在研究转录因子结合位点中的。
关键词：ChIP-Seq ；转录因子；引言染色质是真核生物基因组DNA 主要存在形式，为了阐明真核生物基因表达调控机制，对于蛋白质与DNA 在体定位DNA ChIP-seq[9,10]。
1.1ChIP DNA DNA 片段进行富集[8]。
采用低pH 值反交联，DNA 与蛋白质之间的Schiff 键(-C=N-)水解，释放DNA 片段。
通过对目标片段的纯化与检测，获得DNA 与蛋白质相互作用的序列信息。
N-ChIP [14］和X-ChIP [15]是最常见的2种ChIP 实验技术，前者用来研究DNA 与高结合力蛋白的相互作用，采用核酸酶消化染色质，适用于组蛋白及其异构体的研究；X-ChIP 主要用来研究DNA 与低结合力蛋白的相互作用，采用甲醛或紫外线进行DNA 和蛋白交联，然后，采用超声波将染色质断裂为小片段，适用于多数非组蛋白的蛋白质类的研究。
由于生物芯片具有快速、高效、高并行性、高通量、微型化和自动化等特点，高密度生物芯片与ChIP 的结合极大地方便了DNA 与蛋白质相互作用的研究。
1.2ChIP-Seq 技术ChIP-Seq 是将ChIP 与新一代测序技术相结合，能够高通量地得到每一个片段精确的序列信息，其实验原理是：在生理状态下，把细胞内的DNA 与蛋白质交联后裂解细胞，分离染色体，通过超声或酶处理将染色质随机切割，利用抗原抗体的特异性识别反应，将与目的蛋白质相结合的DNA 片段和目的蛋白质沉淀下来，再通过反交联（ReverseCrosslink ）释放结合蛋白的DNA 片段。
一种基于交互式遗传算法的图像检索模型
百■ 鬲
种 基 于交互 式遗传 算 法的图像 检 索模 型
石 莹。何炎祥，刘茂福
（ 武汉 大学计 算机 学院 ，武汉 ４ ０７ ） ３０２
捕 耍： 提出了一种基于交互式遗传算法的图像检索模型。该模型首先将图像划分成一定的特征区间， 结合区问的颜色特征和信息熵对图
像进行编码 ， 过对 用户评价 后的图像 进行遗 传操作选出接近用户需要的图像 ，同时在遗传操作 的过程中使用保护策 略，保证在选择 过程 通 中用户不会丢失最适合的图像 。实验证 明该方法是实 用有效 的。 关ｔ诃 ：图像检索 ；交互式遗传算法 ；信息熵 ；保护策 略
２交互式遗传算法 以及模型结构
遗传算法 的搜索对 象是一组 由染 色体（ｈｏ ｓｍｅ标识 ｃｒｍｏｏ ） 的种群（ｏ ｕａ ｏ ） 于图像检索搜索对 象是图像 ，图像染 ｐ ｐ ｌｔ ｎ 。对 ｉ 色体 由图像特征编码组成 。具体 的搜索过程 如下 ： （） １ 用户用一 定的方式从 图像库 中抽 取 Ｐ幅图像作 为第
ｃ ｒ ｍｏ ｏ ｓｎ ｏｈ ｃ ｌｒｆａｕｅ ａ ｄ ｉ ｇｅｉｆ ｍａｉ ｎｒｐｙ Ｔｈ ｅ ｅ ｉｅ ｈ ｉ ｅ ｓｏ ｅｉ ｇ ｎ ｈ ｉｅ ｔｉ ａ ｅ ｉ ｕ ｅ ｓｔｅ ｈ ｏ ｓ ｍｅｕ ｉｇ ｂ ｔ ｏｏ ｅ ｔ ｒ ｎ ｍａ ｎｏｒ ｔ ｏｎｅ ｔ ｏ ． ｅｕｓｒｄ ｃｄ ｓｔｅｆｔ ｓ ｆｔ ｍａ ｅａ ｄ ｔｅｆｔ ｓ ｍ ｇ ｓ ｓ ｄａ ｈ ｎ ｈ ｔ ｐａｅ ｔｏ ｅ ｅｉ ｌｏｉｈ ｒｎ ｆｇ ｎ ｔｃａｇ ｒｔｍ Ｅｌ ｉｔｓｒｔｇ ｓｕ ｅ ｒｎ ｈ ｎ ｔ ｐ ｒｔ Ｏ ｍ ａ ｅ ｓｒ ｈ ｓ ｒｄ ｅ ｏ ｏ ｔｔ ｉｅ ｔｒｓ ｔ Ｅｘ ｒｍｅ ｔ ｉ ｓ ｔａｅ ｙ ｉ ｓ ｄｄｕｉｇ ｔｅｇｅ ｅｉ ｏ ｅ ａｉ ｔ ｋ ｕ ｅ ｔｅｕ ｅ ｏ ｓｎ ｔｌｓ ｈｅｆｔ ｓ ｅｕｌ ｔ ｃ ｏｎ ｔ ｐｅ ｉ ｎ ｓ
c++ 模型切割算法
c++ 模型切割算法C++模型切割算法是一种用于将三维模型分割成多个部分的算法。
下面是一个详细的描述：1. 导入模型：首先，需要导入三维模型的数据。
可以使用开源库（如Assimp）或自定义的文件解析器来读取模型文件（如.obj、.stl等）并将其转换为程序可以处理的数据结构。
2. 预处理：在进行模型切割之前，通常需要对模型进行一些预处理操作，例如去除重复的顶点、计算法线、计算顶点的邻接关系等。
这些操作可以提高后续切割算法的效率和准确性。
3. 切割算法：模型切割算法的核心是将模型分割成多个部分。
一种常用的方法是基于几何形状的切割，即根据模型的几何特征将其切割成多个几何形状。
例如，可以使用平面切割算法将模型切割成多个平面上下的部分。
a. 平面切割：平面切割算法基于一个或多个切割平面，将模型切割成多个部分。
首先，需要选择一个或多个合适的切割平面，可以根据模型的几何特征、用户输入或其他算法得到。
然后，对于每个切割平面，需要计算切割平面与模型的交点，然后根据交点将模型切割成多个部分。
b. 区域生长：另一种常用的切割方法是区域生长算法。
该算法从一个种子点开始，通过逐步生长的方式将模型切割成多个区域。
在切割过程中，通过定义生长的准则（例如，法线一致性、颜色一致性等），选择合适的相邻点进行生长，直到达到预设的停止条件。
4. 后处理：在完成模型切割之后，通常需要进行一些后处理操作，例如去除无效的部分、合并相邻的部分、填补切割边界等。
这些操作可以提高切割结果的质量和可用性。
5. 输出结果：最后，将切割后的模型保存到文件或内存中，以供后续的应用或分析使用。
需要注意的是，模型切割算法的具体实现可能会根据应用的需求和模型的特点有所不同。
上述描述仅提供了一个一般的框架，具体的实现细节需要根据实际情况进行调整和优化。
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第 ’ 期 !!!!!!!!!!! 郑 ! 杰等 ! 一种基于快速区域标识的交互式体切割算法
& ’
被表示为一个二维的剪切模板 ! 和切割的形状无关 ! 减少了内存资源的占用 ! 达到对任意剪切形状的支持 * ! " #! 任意形状体切割 通过在绘制结果上手绘出的任意切割形状来构造剪切 模板 ! 利用空 间坐标 变 换 来 实 现 体 数 据 的 剪 切 区 域标识 ! 最后利用逻辑判断 ! 根据用户需求完成体探测或体切除操作 * 在交互过程中 ! 可以在上次切割操作的结果上对体数据 进行 多次区域 标 识 ! 从 而 可 实 现 连 续 切 割 操 作! 对每次切割操作描述如下 " 0 8 7 E’! 构造与绘制视口大小一致的缓存区 @!并初始化为 "# 构造包含切割结构信息 0 8 7 E!! 根据得到的切割区域 ?!将切割区域内部对应的缓存区的元素设为 ’! 的剪切模板 # ! 用 4$ 表示在 $ 上的体数据值 # 0 8 7 5 7 5 7 5 7 E%! 对每个体素 $ 6 6 6 ’! C% ’! C% ’! C% B! B! B! 计算对应的剪切坐标 " $ # 5 5 7 9 !E 6 6 A! A% 9 3 7 1 8&! D A&$ ’! C% I B! 体探测 " $ % ! 令 4$ ; 5 @$ 5 5 7 9" 9 "# 6 6 A! A% ’! C% B! 体切除 " $ % ! 令 4$ ; 5 @$ 5 5 7 9’ 9 "# 6 6 A! A% ’! C% B! 进行绘制 * 0 8 7 E.! 更新体数据 ! 在应用中通过采用三视图的方法来对体切割的深度进行有效的可视化控制 * 从物体的正面向投影面看 ! 所得的投影为主视图 # 从左向右看所得投影为左视图 # 从上向下看所得投影为俯视图 ! 简称三视图 * 在医学领 矢状位和轴位图 * 对体数 据 4$ ! 轴位图表示在$ 冠状位表示 域一般也称为冠状位 ’ 5! 7% 5! 6! 6%平 面 的 投 影 ! 在$ 而矢状位则为在 $ 通过 交互的 在三视 图上控 制相 关的正 交线可 去定 5! 7%平面的投影 ! 7%平面的投影 : 6! 体切割的区域5 9D5 ! 7 9D7 !达到控制切割深度的目的 * 6 9D6 ! 在上述算法流程中需要将 0 只有 属于 指定区 域的体 素才 被 8 7 E% 中进行剪切坐标计算的体素进行限 制 ! 投影到剪切空间上 ! 仅对’ & $ ! 和C & $ 的 体 数 据 进 行 切 割! 用户可在三视图中调 5 5 7 7 B &$ 6 6 "! ’% "! ’% "! ’% 整起始和终止坐标来交互地控制切割深度 * 在绘制时采用基于三维纹理映射的体绘制算法 ! 体数据被载入图形硬件之前进行归一化处理 ! 并定义体 数据值为零表示该体素不可见 * 在传递函数的设计上 ! 将 零体 数据 值对 应的阻 光 度 也 定 义 为 零 ! 表示该体素 为全透明体素 * 这样对区域标识后的数据进行绘制就可以达到体切割的目的 ! 为了在体切割前后可以提供一 更新绘制时要保持相同的绘制参数 ! 如颜色和光照参数等 * 在交互过程中 ! 可以对体数据在上 致的绘制效果 ! 次操作的结果上进行多次切割 * 由于算法对剪切形状没有做出任何模型假设 ! 提高了操作的灵活性 *
! 西安电子科技大学 电子工程学院 " 陕西 西安 !) # ’ " " ) ’ 摘要 ! 提出了一种基于快速区域标识的交互式体切 割 算 法 * 在进行切割计算时采用了一种有效的体数 据空间标识算法 ! 该方法具有和切割形状无关的特性 ! 可精确地按照用户定义的任意形 状 对 体 数 据 进 行 切割 * 同时 ! 还利用基于三维纹理映射的通用图形硬 件 加 速 体 绘 制 算 法 对 切 割 结 果 进 行 绘 制 ! 该方法在 普通 + , 上可有效地对体数据进行交互式切割 * 关键词 ! 三维纹理映射 " 体切割 " 区域标识 中图分类号 ! " # + % ( ’* . ’!! 文献标识码 ! /!! 文章编号 ! ’ " " ’ $ ! . " " ! " " ) " ’ $ " " . ( $ " &
! " " )年!月 第% .卷!第’期
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西安电子科技大学学报 （自然科学版） ! "#$%& ’!" (!) * + * &%!#% * , -$ . * /0
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一种基于快速区域标识的交互式体切割算法
郑 ! 杰! 姬 红 兵! 杨 万 海
9! 交互式的任意形状体切割
为了分析切割物体空间和绘制图像空间之间的关系 ! 通过对三维绘制的空间变换进行分析 ! 设计了一种 体数据空间区域标识算法 ! 将用户指定的任意剪切形状在图像空间进行归一化得到剪切模板 ! 标志出可见和 非可见区域 ! 利用模板对被切割物体进行区域标识 * 这里使用了文 # $ 中定义的切割术语 ! 体探测来描述切除 & 体数据中定义在切割区域之外的部分 ! 而保留区域之内的数据 * 体切除则表示相反的切割区域可见属性 * ! " !! 空间区域标识 三维绘制的主要工作是通过一系列空间变换实现从三 维物体 空间到 二维 图 像 显 示 空 间 的 映 射 * 在世界 空间中放置三维模型数据 ! 设定相机模型将世界空间中的三维数据变换到视空间 * 视空间提供一套坐标系来 确定进行绘制的具体位置 * 将视空间的数据转换为屏幕图像空间的二维数据 ! 通常称为投影变换 * 在经过投影变换得到二维的投影坐标后 ! % 剔除 & 操作被用来去除那些被相机模型指定的 ! 对用户是不可 见的数据区域 * 然后采用图形硬件里固化的 % 剪裁 & 处理来确定一个待绘制物体是否完全在视口以外 ! 并将视 其中一些不可见的像素段被剔除 ! 将可见的部分绘制到屏幕上 * 口内的物体切分为小的像素段 ! 图 ’ 表示了对三 维 物 体 进 行 绘 制 的 空 间 变 换 过 程* % 原始 & 的三维模型坐标最终被变换为二维屏幕 坐标进行显示 * 在三 维 绘 制 的 空 间 变 换 过 程 中 ! 投影 变换完成时三维模 型 坐 标 已 经 被 转 换 为 二 维 屏 幕 坐 标* 这些变 换 结 果 对 应 着 计 算 机 屏 幕 上 绘 制 的 相 应 像素 * 对体数据 4’ ! 模型坐标表示为’ ! 5! 7( 5! 7( 6! 6! 在绘制中 ! 使用模型- 视矩阵 ! DA 来得到视空间坐标
在科学可视化中 # 分析体数据内部区域的空间结构信ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 是非 常重要的 任 务 # 特 别 是 在 医 学 领 域# 需要能
’( 够清晰显示感兴趣的组织及其周围结构 # 对于结肠 & 血管等腔体结构还需要利用虚拟内窥技术 ’ 进行观察和
分析 * 体切割作为一种交互式工具能够展示体数据的内 部结 构 # 可有效 地切除 非 感 兴 趣 区 域 * 但在目前的大 多数交互式体切割中 # 用户很难控制这些剪切平面去进行有效的切割 * 文’ ( 在基于三维纹理映射的体绘制中利用剪切平面来指定体数据的边界 * 文’ (提出 基于 ) 模板 检测 * ! % 的体切割算法 * 文’ ( 利用距离变换将不同区域表示为 重点 或非 重点区域 * 在 每个 采样 点 上 根 据 和 观 察 点 的 . 距离来直接对阻光度进行调制 # 达到切割的效果 * 但这种方法很难对用户指定的区域进行切割 * 文’ ( 基于 &# # 通用图形硬件的像素操作提出了两种利用任意剪切形状来实现体切割的方法 * 目前通用图形硬件的并行处理能力和可编程特性得到 了极大 的提高 # 使用 基 于 硬 件 加 速 的 纹 理 映 射 体
!E 9 3 7 1 8 9 I
< " " " 3
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" $ " !! ’
# % " " >= !+ " 其中 ! ’ ( ! ’ + ( ! +’ ’ 7 值! < 91 3 8 ! 3 91 3 8 ! = 9! ! !: 4J+ 4 4J 和4 + 是临近剪切面的 2 5 3 9 5 3 9> 7 ? 9( 2 表示用弧度表 示视口的水平和垂直视野 ( * 绘制过程可表示为 ’ ’ ( 5 ;! ;(9 !E 5! 7( ’ !: 6 6! 9 3 7 1 8*! D A*’ I 用户在计算机屏幕上手绘出任意形状来表示切割区域 ?: 构造一个与 视口大 小一 !! 在绘制的交互过程中 ! 致的二值缓存区 @! 保存切割区域 ? 的位置信息 : 对于缓存区中在 ’ 的元素 ! 5 ’ 表 示该元 素在切 割区 域 6 A! A( 内部 ! 缓存区中的每个元素和体数据空间的体素之间存在着一对多的映射关系 * " 则表示在外部 * 这样对给定的体数据空间中的坐标 ’ ! 根据式 ’ ( 可得到相应的在切割区域缓存区的元素坐标 5 7 ’ 6 ’! C( B! ’ 通过切割缓存区中的相应元素值 ! 可方便地标识出在 ’ 的体素是否属于指定的切割区域 * 5 : 5 7 6 6 A! A( ’! C( B! 5@’ 5 9 ’! ! 6 A! A( )& ?! ! ; ’ ( 5 7 ! 4’ 6 ’! C( ( B! 5@’ 5 9 "! : 6 A! A( *’ ?! ! ; 在进行切割区域标识过程中 ! 切割区域 !! 这样就根据空间切割位置信息将体数据标识为不同的切割区域 *
’! ’ ! 一般来说模型- 视矩阵 ! DA 由 一 个平 移 5 8! 8! 7 8( 6 矩阵和沿每个轴的旋转矩阵组合而成 ) !DA 9 "*# # # " 是 平 移 矩 阵! # # # 5* 7! 5! 7 是沿每个轴的旋转 6* 6! 图 三维绘制空间变换