图像引擎算法及其应用的研究
imagesearch原理
imagesearch原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Image Search 是一种图像搜索引擎，它允许用户通过图像来搜索相关信息。
它的原理是利用计算机视觉和机器学习技术，通过对图像的特征进行提取和比较，来实现图像之间的相似度匹配。
我们需要了解图像搜索的一般流程。
当用户上传一张图片进行搜索时，系统会先对上传的图像进行分析和处理，提取图像的特征信息。
然后，系统会将这些特征信息与已建立的图像数据库中的图像特征进行比对，从而找到与输入图像最相似的图像结果。
系统会将搜索结果返回给用户，让用户了解与输入图像相关的信息。
在图像搜索中，特征提取是一个至关重要的步骤。
通常，特征提取可以通过特征描述符来实现。
特征描述符是一种数学表达，通过描述图像的局部特征点（如角点、边缘点等）的分布和特性，来表示图像的变化情况。
常见的特征描述符包括SIFT、SURF、ORB 等。
在特征提取的过程中，常用的方法是通过一个叫做特征检测器的算法来检测图像中的关键点。
这些关键点可以代表图像的重要结构和特征。
然后，再对这些关键点周围的图像区域进行特征描述符的计算，得到图像的描述符。
接着，将提取的特征信息与图像数据库中的特征信息进行比对，常用的方法是计算特征之间的距离。
在这里，采用的通常是欧氏距离或余弦相似度等度量指标。
当输入图像的特征与数据库中的某一图像的特征距离最近时，就认为这两个图像是相似的。
除了特征提取和比对之外，图像搜索还涉及到图像数据库的构建和管理。
图像数据库中的图像特征需要经过索引的管理，方便高效的检索和匹配。
为了提高搜索效率和准确性，还需要采用一些优化算法，如基于局部敏感哈希（LSH）的算法。
除了上述提到的基本原理外，图像搜索还可以结合其他信息，如文本信息、标签信息等来提高搜索结果的质量。
有些图像搜索引擎会通过结合图片的文本描述信息，来提高图像搜索的准确性和相关性。
第二篇示例：图像搜索是一种通过比较数据库中的图像和输入图像来寻找相似图像的技术。
大规模图像分类与检索算法研究
大规模图像分类与检索算法研究随着互联网和数字化技术的快速发展，图像的使用和处理也成为了重要的研究领域。
在海量的图像数据中，如何高效地进行分类和检索成为了亟待解决的问题。
大规模图像分类与检索算法的研究便应运而生。
一、背景介绍大规模图像分类与检索是指对海量图像进行自动分类和检索。
随着互联网中图像数据的爆炸式增长，传统的手动分类和检索已经无法满足实际需要。
因此，研究人员们开始关注如何使用计算机视觉和机器学习的技术来实现自动化的图像分类和检索。
二、图像分类算法研究图像分类是将图像划分到不同的类别中的过程。
在大规模图像分类任务中，由于数据的维度高和数量大，传统的机器学习算法往往难以胜任。
因此，深度学习算法成为了解决大规模图像分类问题的重要工具。
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）卷积神经网络是一种逐层堆叠的神经网络结构，其模仿人类视觉系统的处理方式。
通过多个卷积层和池化层，CNN可以有效地提取图像中的特征，并将其转化为可用于分类的向量。
一些经典的CNN模型，如AlexNet、VGGNet和ResNet，在大规模图像分类任务中取得了很好的效果。
2. 迁移学习迁移学习是指将预训练好的模型迁移到新的任务上。
在大规模图像分类任务中，由于数据量大和训练时间长，重新训练一个完整的模型代价较高。
因此，研究人员们尝试将在其他任务上训练好的模型直接应用于大规模图像分类任务中。
通过在新任务上微调模型参数，可以显著提高图像分类的准确率。
三、图像检索算法研究图像检索是指根据图像的内容和特征，从海量图像库中检索到与之相似的图像。
在大规模图像检索任务中，由于数据量大和查询速度要求高，传统的图像检索算法往往无法满足需求。
因此，研究人员们提出了一系列针对大规模图像检索的算法。
1. 基于局部特征的图像检索基于局部特征的图像检索算法可以有效地提取图像中的局部特征，并根据这些特征计算图像之间的相似度。
基于深度学习的图像识别技术研究与应用
安全监控系统
人脸识别
深度学习算法能够自动识别监控视频中的人脸，实现人脸验证、追 踪和报警等功能。
行为分析
深度学习技术可以自动分析监控视频中的人体行为，如异常行为、 入侵和破坏等，提高安全监控的准确性和实时性。
场景分类
深度学习算法可以通过分析监控视频中的场景信息，自动分类和标记 场景类型，帮助安全监控系统快速响应不同场景的报警信息。
计算资源需求
总结词
深度学习模型需要强大的计算资源进行训练和推理，对硬件设备的要求较高，限制了其 在一些场景下的应用。
详细描述
深度学习模型的训练和推理需要高性能的GPU、TPU等硬件设备支持，而这些设备的成 本较高，使得一些小型企业和研究机构难以承受。此外，对于一些移动设备和嵌入式系 统等场景，由于计算资源的限制，深度学习模型的部署和应用也面临一定的挑战。因此
研究基于深度学习的图像识别技术，有助于提高图像识别的准确率和效率，推动相关行业的智 能化发展，为人们的生活带来更多便利。
图像识别技术的发展历程
传统图像识别方法
深度学习在图像识别中 的应用
深度学习模型的优化
基于特征提取和分类器的图像识别方 法，如SIFT、SURF等。这种方法需 要人工设计特征提取算法和分类器， 计算量大且效果不稳定。
基于深度学习的图像识别技
04
术应用
医学影像分析
医学影像诊断
深度学习算法能够自动识别和分析医学影像，如X光片、CT和 MRI图像，辅助医生进行疾病诊断。
病理特征提取
深度学习技术可以自动提取病理特征，如肿瘤大小、形态和位置， 为医生提供更准确和客观的病理分析依据。
药物研发
深度学习算法可以通过分析医学影像数据，预测药物对人体的作用 和效果，加速新药研发进程。
halcon引擎使用总结
halcon引擎使用总结摘要：一、Halcon引擎简介二、Halcon引擎的优势三、Halcon引擎的应用领域四、Halcon引擎的使用技巧五、总结与展望正文：一、Halcon引擎简介Halcon是一款功能强大的图像处理引擎，起源于比利时，至今已有数十年的历史。
它广泛应用于机器视觉、工业自动化、科研等领域。
Halcon引擎具有易用性、高效性和灵活性等特点，为用户提供了一系列图像处理、分析和识别的工具。
二、Halcon引擎的优势1.强大的图像处理能力：Halcon引擎具备丰富的图像处理算法，包括滤波、边缘检测、分割、特征提取等，可以满足各种图像处理需求。
2.高效的运算性能：Halcon引擎采用高性能的并行处理技术，大大提高了图像处理的速度，降低了运算延迟。
3.易于学习和使用：Halcon引擎的编程语言简洁明了，易于上手。
同时，其提供了丰富的实例和教程，有助于用户快速掌握相关技能。
4.跨平台兼容性：Halcon引擎支持多种操作系统，如Windows、Linux等，方便用户在不同平台上进行应用。
5.开放的开发环境：Halcon引擎提供了丰富的API和SDK，便于开发者进行二次开发和集成。
三、Halcon引擎的应用领域1.工业自动化：Halcon引擎可应用于机器视觉，实现自动化生产线的智能监控、产品质量检测等功能。
2.医疗影像处理：Halcon引擎在医疗领域的应用包括图像增强、分割、三维重建等，有助于提高诊断准确率。
3.智能交通：Halcon引擎可应用于车辆识别、交通流量监测等领域，提高交通管理效率。
4.科研与教育：Halcon引擎广泛应用于各类科研项目的图像处理与分析，以及高校的教育与实践。
四、Halcon引擎的使用技巧1.了解并善用内置算法：Halcon引擎内置了丰富的图像处理算法，了解这些算法的原理和适用场景有助于提高工作效率。
2.优化参数设置：针对不同算法，合理设置参数可以提高处理效果和速度。
3.并行处理：利用Halcon引擎的并行处理能力，可以大大提高图像处理的效率。
基于深度学习的图像识别技术研究与应用
基于深度学习的图像识别技术研究与应用深度学习是一种人工智能领域的技术，它模拟了人脑神经网络的结构和功能。
基于深度学习的图像识别技术已经在多个领域取得了巨大的成功，包括人脸识别、自然语言处理、无人驾驶等。
本文将针对基于深度学习的图像识别技术进行研究并探讨其在实际应用中的潜力。
首先，深度学习的基本原理是通过多层神经网络模型实现对复杂模式和特征的自动学习。
传统的图像识别技术通常需要手动提取特征，而基于深度学习的方法可以通过自动学习来获取更加丰富和高效的特征表示。
这使得图像识别技术在准确性和鲁棒性方面取得了重大突破。
其次，深度学习的核心算法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN在图像识别任务中表现出色，其通过多个卷积层和池化层来提取图像的高层次特征。
卷积层能够捕捉图像中的局部模式，而池化层则能够减小特征的尺寸并保留关键信息。
通过多个卷积层和池化层的组合，CNN能够学习到更加抽象和复杂的特征。
另外，为了解决深度学习中的梯度消失和过拟合等问题，一些深度学习模型在CNN的基础上进行了改进。
例如，残差网络（Residual Network，ResNet）通过引入跳跃连接来简化网络的学习过程，有效地改善了梯度消失问题。
此外，引入批量归一化（Batch Normalization）技术可以加快网络的收敛速度，提高模型的泛化能力。
在实际应用中，基于深度学习的图像识别技术已经有了广泛的应用。
其中，最为突出的一个应用是人脸识别。
通过深度学习模型的训练，可以实现对人脸的精准识别。
这在安全领域、社交媒体等方面具有重要的应用价值。
此外，基于深度学习的图像识别技术还可以用于物体检测与识别、医学图像分析、无人驾驶等领域。
它们为社会的发展和进步提供了巨大的推动力。
然而，基于深度学习的图像识别技术也面临一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的标记数据用于训练，而获取大规模的标记数据是非常困难的。
基于人工智能的图像处理算法研究与应用
基于人工智能的图像处理算法研究与应用摘要：随着人工智能的快速发展，图像处理算法在许多领域都得到了广泛的应用。
本文对基于人工智能的图像处理算法进行了研究和分析，并探讨了其在各个领域的应用。
首先，介绍了人工智能在图像处理中的基本原理和相关概念；然后，重点分析了卷积神经网络、生成对抗网络和强化学习等算法在图像处理中的应用；最后，总结了当前存在的挑战和未来的发展趋势。
一、介绍人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门新兴的科学，已经在众多领域展现出了巨大的潜力。
在图像处理领域，人工智能的应用已经推动了图像处理技术的突破和进步。
人工智能算法在图像处理中的应用已经成为了当前研究的热点，受到了广泛的关注和追捧。
二、基本原理和概念1.图像处理基础知识在理解基于人工智能的图像处理算法之前，有必要先了解一些基本的图像处理知识。
图像处理是利用计算机对图像进行操作和改变，以提取有用的信息，改善图像质量，实现特定的应用。
常见的图像处理任务包括图像增强、图像分割、目标识别等。
2.人工智能图像处理的基本原理基于人工智能的图像处理算法主要依赖于大数据和机器学习的支持。
通过大量的图像数据，计算机可以自动学习图像的特征和规律，并据此进行图像处理操作。
这种人工智能的图像处理方法避免了繁琐的手动特征提取和规则设计，大大提高了图像处理的效率和准确性。
三、主要算法及其应用1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是人工智能图像处理中最常用的算法之一。
它主要通过模拟人脑视觉系统的工作方式，自动提取图像中的特征。
卷积神经网络在图像分类、目标检测和图像生成等方面都取得了重要的研究成果。
例如，将卷积神经网络应用于人脸识别任务，可以实现高精度的人脸识别和人脸特征提取。
2.生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种通过两个神经网络相互对抗来实现图像生成的方法。
生成对抗网络由一个生成器网络和一个判别器网络组成，生成器网络用于生成逼真的图像，判别器网络用于判断生成的图像是真实还是伪造。
搜索引擎技术在图像检索中的应用研究
搜索引擎技术在图像检索中的应用研究摘要：搜索引擎是在网络上进行信息检索的重要工具，本文从传统文本信息检索着手，阐述了搜索引擎技术在图像检索中的应用，重点描述了图像检索过程中，搜索引擎相关算法的应用，描述了图像重排序的概念和相关方法。
关键词：搜索引擎；图像检索；图像重排序中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 引言计算机技术的发展进步，网络的普及，让人们的生活发生了巨大的变化。
通过网络获取自己所需要的信息已经成为了人们生活中不可或缺的途径。
那么，你该如何在网络上获取信息呢？一个肯定的回答是：“搜”。
不错，搜搜，就可以有很好地建议或找到满意的答案。
而这个为我们提供服务的工具，就不能不提搜索引擎的功能了。
搜索引擎技术的发展，让人们能够在网络上获得有用的信息，尤其是传统的文本搜索系统的成功应用，让人们在信息检索时可以快速获得信息。
而图像的检索最初沿用的也是文本的检索方式。
因为这种方式的优点是技术简单，成本低。
但一般的图像，它的内容是非常丰富的，单纯的文本信息则无法表达它，导致丢失了大量重要的信息，因此，给予内容的图像检索方法应运而生。
它通过对图像视觉特征的分析来进行数据库样本相似匹配，从而查找相似的图像。
其内容检索流程如下：（1）用户输入查询需求；（2）计算特征并计算相似性匹配；（3）输出检索结果；（4）判断结果满意吗？（5）是，结束，否则转1，重复处理，直到满意结束。
通过上面的检索流程，不难看出，在信息检索时，只考虑了图像的内容，而没有考虑图像的文本信息。
而人们在检索信息时，往往有这方面的隐含需求，那就是，想要的检索内容最好是出现在检索结果的最前面，这是我们最想考虑的。
因此，在图像检索时，将文本信息考虑进来进行图像检索则会产生更好地检索排序效果。
图像的检索重排序也就引起了更多研究人员的重视。
2 图像检索重排序方法的研究经过上面的论述，我们知道，在图像检索时，图像检索后的重排序问题，是我们研究一个要点。
机器学习应用案例：相似图像搜索引擎
机器学习应用案例：相似图像搜索引擎相似图像搜索引擎的应用案例导语：相似图像搜索引擎是一种基于机器学习算法的应用，它可以通过图像内容来搜索相关的图像。
这样的搜索引擎在各个领域都有着广泛的应用，如电子商务、艺术理解与检索等。
本文将详细介绍相似图像搜索引擎的工作原理和步骤，并列举几个经典的应用案例。
一、工作原理：相似图像搜索引擎的工作原理基于图像特征的提取和相似度计算，主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集大量的图像数据作为建立搜索引擎的样本集。
这些图像可以通过网络爬虫等方式获取。
收集的图像应尽量多样化，包括不同的场景、主题等，以便提高搜索的准确性。
2. 特征提取：接下来需要对图像进行特征提取。
通常使用的特征有颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
特征提取的目的是将图像内容转化为计算机可理解的数值表示，以便后续的相似度计算。
3. 特征存储：提取完图像的特征后，需要将这些特征进行存储，以便后续的搜索。
常见的特征存储方式包括基于数据库的存储、高维向量索引等。
4. 相似度计算：当用户输入一张图像进行搜索时，搜索引擎会将该图像提取特征，并通过相似度计算来寻找与输入图像最相似的图像。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
5. 搜索结果展示：最后，搜索引擎会将搜索得到的相似图像按照相似度排序，并展示给用户。
用户可以通过浏览搜索结果来寻找与输入图像相关的图像。
二、应用案例：1. 电子商务：相似图像搜索引擎在电子商务领域有着重要的应用。
它可以帮助用户在海量商品中找到与自己想要购买的商品最相似的商品。
用户可以输入一张感兴趣的商品图像，搜索引擎会返回与该商品相似的其他商品，从而提供给用户更多的选择。
2. 艺术理解与检索：相似图像搜索引擎在艺术领域也有着广泛的应用。
例如，用户可以上传一幅艺术作品的图像，搜索引擎可以返回与该作品风格相似的其他作品，以便用户对艺术作品进行更深入的理解和探索。
3. 医学影像诊断：医学影像诊断是另一个重要的应用领域。
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图像引擎算法及其应用的研究作者：李梅陈立来源：《电脑知识与技术》2008年第35期摘要：随着视频游戏的发展，新技术的不断出现、更新，使得游戏变得更为精彩，游戏玩家们对游戏质量的要求也在不断地提高，而精彩的游戏需要一套好的图像引擎来实现，但国内现在的图像引擎的发展还不够强大。
在此背景下这篇文章研究了几种图像引擎的算法，并将之用于计算机三维图像编程中，制作了一个演示软件——Magic Box，模拟了现实世界中的风、雨、雷、电等各种自然现象以及天空顶等。
关键词：图像引擎；粒子系统；OpenGL；DirectX；仿真；虚拟现实中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2387-03Study of Graphic Engine Arithmetic and ApplicationLI Mei1, CHEN Li2(1. Computer Since Department, Guangdong Agriculture Industry Business Polytechnic College, Guangzhou 510507, China；2. Guangzhou Yueqin Information consultation Cor., Guangzhou 510507, China)Abstract: Game is becoming more wonderful along with the development of video game and appearance of new technology. The player's demands about game quality are increased. Wonderful game needs one good graphic engine. But the development of graphic engine isn't mightiness in China. So, this paper studied some arithmetic of graphic engine on this background. And the writer developed computer three dimension animation-Magic Box. This software simulated some nature phenomena-wind, rain, thunder, lightning, and so on.Key words: graphic engine; particle system; openGL；directX；simulation；visual reality1 引言虚拟现实、科学计算可视化及多媒体技术的飞速发展均对用户界面提出了更高的要求。
目前，国内外已存在为数不少的图像引擎，但都或多或少存在一些缺陷，如平台面向PC环境，对于系统资源的要求较高，尽管剪裁后可能可以适应对于静态空间的要求，但对动态空间的要求依然难以降低，而且经剪裁以后，其功能受到极大削弱；而有些平台尽管较为成熟，但真正在商品化产品中使用时会面临很高的授权费用，无形中增加了产品的成本，使得产品在市场竞争中面临困境；另一些平台因其实现策略问题，使得二次开发受到限制；有些平台则因过于追求速度，实现中较多的代码采用汇编语言，使得移植非常困难。
在此背景下，笔者研究了一套图形引擎算法，并将之运用于三维动画设计，使用OpenGL三维图像函数库作为图像引擎底层开发基件，其中涉及Blur算法应用、阿尔法图层混合/融合技术等主要技术，使用C++语言设计了一套动画演示软件——《Magic Box》，其主要特点是：注重粒子系统和各种自然现象的模拟，把这两种效果集合一身，更好地体现真实的世界；支持多种纹理图像格式；大量封装OpenGL函数使二次开发更便捷；集成多种图像特效；粒子特效可真实地再现基本各种自然现象（雨、雾、风、云、雪）；可生成多种基本三维图形；支持中文文字输出；可生成物体动态阴影；以及源代码完全公开且任何人可免费使用并对其进行修改2 图像引擎的功能一般图像引擎所需要提供的功能包括：曲面（Curved Surfaces）、动态光线（Dynamic Lighting）、体雾（Volumetric Fog）、镜面（Mirrors）、入口（Portals）、天空体（Skyboxes）、节点阴影（Vertex Shaders）、粒子系统（Particle Systems）、静态网格模型（Static Mesh Models）、网格模型动画（Animated Mesh Models）等。
该文重点研究了其中的雾和粒子效果的实现。
2.1 雾在游戏场景中，雾可以增添神秘感。
例如，在战争的黎明，或是进入黑暗的地域，都会用雾来渲染气氛。
不过，雾还有更重要的一个作用，就是可以大大减少渲染物体的数目。
如果没有雾，只要是在场景中可见范围内的所有三维物体，从观察者的位置到无穷远处，都必须渲染出来显示到屏幕上。
在真实的世界中，我们也不可能看到无穷远处的地方，越远的位置，景物就越模糊。
所以，在游戏中，我们必须加入雾的效果，来限制三维世界的可视距离，让计算机中的三维场景更加逼真。
[1]2.2 粒子系统在虚拟的现实场景中，有一些物体很难用几个图元来表示，例如：一枚火箭拖着浓烟飞行、爆炸产生的大量碎片等，这些物体的逻辑结构很难表达，而且还会动态地变化。
而使用粒子系统就可以实现这些特效。
粒子系统就是用大量的简单图元来表示物体的多个特征，如：大小、颜色、位置以及粒子本身的生命周期等都可以随机改变，这样就真实地模拟了自然界，虚拟出了一些自然界中的场景。
[1]3 图像引擎系统使用的主要技术笔者设计的三维动画软件Magic Box基于Windows操作系统开发，使用OpenGL开发平台进行程式编写。
在此软件中，笔者主要研究了雾效的实现和粒子系统的实现，除此以外，还研究了纹理、光以及天空顶的实现技术。
主要使用的图像算法如下：3.1 纹理应用建立三维场景最重要的手法是使用纹理。
三维场景和三维物体只有加上纹理，才能具有各种表面，显得逼真。
纹理就是3D图形中的2D贴图（位图），能应用到三角形上，用来增加真实感。
在纹理制作时最重要的就是确定纹理的尺寸和纹理的坐标。
理论上可以创建任何尺寸的纹理，但是为了提高效率，纹理尺寸最好选择正方形，而且边长最好是2的n次幂，例如16×16，32×32，64×64，128×128，256×256。
其中256×256是效率最高的尺寸。
而纹理坐标的作用就是在纹理上指定一个点，因为纹理是2D的，所以仅需要两个值：横轴和纵轴的值，其值均应该在0和1之间，左上角是（0，0），右下角是（1，1），如图1所示。
[1]在制作3D场景时，可以把纹理应用到对象上，即纹理映射。
图2显示了一个纹理映射到立方体的例子，表1则是每个顶点的纹理坐标。
3.2 灯光与材质在OpenGL中，我们能创建不同类型的光，使场景看起来更真实。
创建时主要考虑的是各种类型光的属性。
[2]1) 光源的位置：给出的是一个三维坐标，例如（0，10，0）。
2) 光的方向：用向量的形式表示，如（0，1，0）。
3) 光的范围：通常用光从光源发出后所能达到的最大距离表示。
4) 环境光：通过设置光的颜色来区别不同光线，光的颜色则主要采用红、绿、蓝三个分量来设置。
5) 光的衰减：在光源到达它的范围之内，光会逐渐衰减。
设计时则采用设置不同发光内径和发光外径以及光的距离来实现。
6) 光的材质：材质用于描述对象的反光性能，使光看起来有光泽。
主要是通过设置漫反射颜色、法线等来实现。
3.3 雾效图3是笔者实现的光与雾融合之后的场景, 表2是雾效的生成公式。
3.4 粒子系统粒子系统主要用来表示形状不确定的几何物体。
粒子模型通常具有以下特征：粒子系统可以不断生成新的粒子；每一个新粒子都有各自完全独立的属性；所有超过自己生命时期的粒子都被宣告“死亡”，从粒子系统中删除；每个在生存时期的粒子都根据自己的属性进行各自的移动和转换；当前生存的粒子在图形系统被渲染和显示。
粒子的生成的数目决定了粒子物体的粒子密度。
生成粒子的方法有两种：第一种方法：每一帧的粒子数目=粒子系统的平均粒子数目+Rand*粒子变化数目（公式1）。
公式中，粒子系统的平均粒子数目是粒子系统初始化时决定的；粒子变化数目是指定的一个粒子数目变化范围；Rand是从0-1的一个随机数值。
通过这个方法计算出粒子数目总数在平均范围内进行变化。
第二种方法是根据粒子物体在屏幕上显示的大小来决定粒子的数目：每一帧的粒子数目=(粒子系统的平均粒子数目+Rand*粒子变化数目)*屏幕像素（公式2）。
公式中加入了屏幕像素，粒子物体在屏幕上显示越来越多，粒子系统生成的粒子数目就越多，看起来就越逼真。
为了让粒子能够渐近地显示出来，上面两种方法中粒子系统的平均粒子数目使用线性公式进行计算：平均数目=初始化粒子数目+粒子增加数目*显示的画面帧数目（公式3）。
粒子系统中每个粒子都有自己的属性影响着自己的运动和显示。
粒子属性包括：初始位置；速度（包括速率的大小和方向）；初始化大小；初始化颜色；初始化透明度；形状；生命期大小。
粒子的初始位置是粒子系统生成粒子时在三维坐标系中的位置。
通常粒子系统也有一个指定的形状，粒子系统的形状决定了粒子在三维坐标系中显示出的形状。
粒子系统随着时间进行变化，粒子系统中每个粒子都进行相应的变化。
这些变化包括：粒子的位置、粒子颜色、粒子的透明度和粒子的大小。
在进行粒子系统渲染时，粒子的当前位置加上粒子的速度，就可以得到粒子的新位置。
粒子的颜色、透明度和大小的初始值通常在粒子系统中进行统一指定，随着时间变化进行相应的变化。
生物有自己的生命期，粒子系统中每个粒子都有自己的生命期，在生命期中，粒子可以被渲染出来。
当生命期终止以后，就宣告粒子死亡，该粒子就不再有效，也不能再被渲染出来了。
图4为粒子系统的通用结构。
3.5 天空顶在游戏中，天空可以有两种方法来实现，一种是天空盒，一种是天空顶。
天空盒在游戏中如果处理不好，渲染出来的雾，就会把天空盒的边界显露出来。
如果在游戏中采用圆形天空顶取代天空盒，由于以更多的顶点构成天空顶，雾将被更平均地渲染。
还可以通过实时改变某些个别顶点的颜色创建一些很酷的效果，例如在一天不同时间里模拟真实的日照。
[3]创建天空顶，首先创建一个半球的数学方程：x2 + y2 + z2 = r2描述了一个球心在笛卡尔坐标系原点，半径为r的球体。